腾讯Dola以规则源和Design Token治理存量项目

为让 AI 在存量项目里写出可合入的代码，团队做了三项改造：一是把编码铁律、样式规范、组件使用约束、第三方库使用边界、反模式清单以结构化 .mdc 文件沉淀到版本库的 openspec/rules/ 作为「真相源」，再用轻量同步脚本配合 postinstall 与 Git Hooks 自动分发到 .cursor/rules/、.codebuddy/rules/ 等各类 AI 工具识别的目录，规则只在一处维护、全员全工具零漂移，新人 clone 后首次 install 时 AI 即已读过团队规范。 二是把 UI 组件统一收口到 src/components/ui/ 作为业务代码访问 UI 的唯一入口，封装层承接默认样式、统一交互并对接 Design Token，并用 ESLint no-restricted-imports 在工具链层禁止绕过封装层直接引用 antd。三是把颜色、间距、字号、圆角、阴影等视觉决策以 TS 为真相源沉淀在 src/themes/tokens/，通过脚本生成 less 变量、CSS 变量与 antd 主题配置三端共享，存量文件原样保留、新代码强约束接入 token、老代码通过「硬编码预算」逐迭代收敛。 文中给出的判断依据是：AI 只能从历史代码里取「平均值」，项目缺少机器可读、可被稳定遵循的工程约束才是根因。并称 AI 在「只有一条正确路径」的环境下准确率显著提升、评审成本下降。