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Cursor AI 用越深，Token 成本越容易失控。本文從 Rules、Skills、Subagent 與 MCP 的分工出發，拆解 All-in-One MCP、混合式 MCP、tool response 過肥與契約不一致造成的 Token 浪費，並整理出能提升 ROI 的架構重構心法。

判斷你的團隊是否正在用 KB 或獨立 Rule Repo 當集中式規則控制中心，了解為什麼這兩條路在多 Repo 環境下往往行不通，並對照 Cursor 官方指南收斂到正確的分層策略。

從無法使用 Team Rules 的企業限制出發，整理一條透過 Cursor Config Sync 擴充套件作為 MVP 起點的 Cursor AI 規則治理路線。

你的多 Repo Cursor AI 規則也在打架嗎？用自評表判斷團隊的規則亂象有多嚴重，搞懂 Team／Project／User 三層隔離原則，為後續的治理打下基礎。