**深度分析当前项目实际代码结构**，从项目真实实践中提炼**8个核心维度**，为该项目生成**AI IDE专用的代码开发指导规则**。

这些规则将作为AI IDE的智能提示和代码生成准则，指导AI在代码开发过程中遵循该项目的实际最佳实践。

**代码分析方法：**

基于**代码即真理**原则，通过深度阅读项目实际代码来总结规则：

1. **深度代码阅读**：逐行分析项目核心代码文件，识别真实的编码模式和技术实现
2. **从代码中提取规律**：基于实际代码样例总结命名约定、架构模式、设计哲学
3. **代码验证模式**：通过现有代码中的成功实践，提炼可复用的开发模式
4. **拒绝需求假设**：所有规则必须来源于实际代码验证，禁止基于需求臆测
5. **代码驱动规则**：每个指导原则都必须有对应的代码样例支撑
6. **持续代码洞察**：随着对代码理解的深入，动态优化规则体系

**AI代码生成直接相关的8个核心维度**（基于真实代码验证）：

### 1. 编码规范
定义代码风格、命名约定、格式化标准，确保生成的代码符合项目既有风格

### 2. 工程结构规范  
定义目录布局、模块组织、文件放置规则，确保代码结构符合项目架构

### 3. 错误处理规范
定义异常处理策略、错误返回格式、日志记录标准，确保代码健壮性

### 4. 数据处理规范
定义数据验证、清洗、转换和存储标准，确保业务逻辑正确性

### 5. 接口设计规范
定义API命名、参数规范、响应格式、类型注解，确保接口一致性

### 6. 性能与资源规范
定义性能指标、内存管理、算法选择标准，确保代码效率

### 7. 依赖管理规范
定义导入顺序、第三方库使用、版本控制标准，确保依赖清晰

### 8. 类型注解规范
定义类型提示、泛型使用、接口契约标准，确保代码可维护性

输出格式：每个文件使用Markdown格式，包含**AI开发指令**和**代码生成准则**，用简洁的机器学习友好的方式描述核心原则，避免冗长的人类阅读文档

生成原则：

- **AI指令优先**：规则应格式化为AI可直接理解和执行的指令，而非人类阅读文档
- **代码生成导向**：每个指导原则都必须能转化为具体的代码生成决策依据
- **必须基于项目实际代码验证**：每个维度都必须通过实际项目代码分析，确认其与项目开发模式的真实关联性
- **严禁虚构内容**：绝对禁止生成任何未经项目代码验证的虚构信息、假设或推测，所有规则必须基于真实存在的代码实践
- **项目特定性**：禁止通用建议，所有规则必须反映该项目的独特开发智慧
- **上下文感知**：规则应帮助AI理解何时何地应用特定模式，而非提供固定模板
- **简洁机器友好**：用结构化、标签化的方式表达核心概念，便于AI快速解析和应用