有一段时间，我几乎把所有的编码辅助都押在单一工具上，直到团队开始尝试组合使用多款 AI 编辑器与 CLI 工具，真正的麻烦才显形：模型水平再强，上下文质量一旦漂移，代码就会以漂亮的姿态落到错误的位置。这种“看起来是对的，但放得不对”的体验，在企业场景里毁损的不只是效率，更是协作信任。我的核心观点很直接——把 AI 当成团队成员，给它一份可执行、可审计的行为约束，而不是一堆散落在对话里的即时偏好。AGENTS.md，正是这份“团队契约”。

从 Prompt 到 Protocol：在多工具协作中降低切换成本

Vibe Coding 流行后，大家在 Cursor、Codex、Kiro、Qoder、Trae 等类 VS Code 编辑器和各式 CLI 工具间来回切换。工具风格不同、模型能力各异，甚至文件命名都不统一。与其在每次会话里反复提醒，不如将“如何理解项目、如何参与协作、哪些边界不能越”写成一份统一的 Markdown 指令文件：在 Cursor 等工具中是 AGENTS.md，在 Google Antigravity 是 GEMINI.md，在 Claude Code 是 CLAUDE.md。本质都一样——通过可读的文档，为 Agent 定义项目级行为。

与 Project Rules 相比，AGENTS.md 更轻，几乎没有元数据和复杂配置。它胜在易理解、易传播，适合跨工具场景的统一协议。对企业来说，它的价值不在“怎么问”，而在“怎么持续、怎么复用、怎么治理”。

为什么必须有 AGENTS.md：三个企业级痛点

• 上下文碎片化：散落在聊天中的 Prompt 无法复用，也无法审计。团队成员换人、工具切换，风格与结构都会跑偏。
• 位置错误但逻辑正确：AI 生成的代码能跑，却常被放错层、错目录、错模块。在多仓多语言的大型工程里，这类错误的返工成本极高。
• “上下文幻觉”随规模放大：项目越大，AI 越容易淡化边界与规范。最终你会发现，问题不是代码质量，而是协作失真。

作为产品经理，我更关心这类问题背后的连锁反应：交付节奏失控、评审标准缺失、跨团队协作摩擦增大、审计与合规风险上升。AGENTS.md 的作用，是把这些风险前置成明确的行为约束与流程规范。

个人级与企业级的分水岭：从偏好到约束，从写代码到理解流程

早期的我也写过“个人版” AGENTS.md，内容大多是语言偏好、编码风格、可读性提示。这些都对，但不够。企业级场景下，规则需要发生三个转变：

• 从“偏好”到“约束”：清晰告诉 AI 哪些事不能做，哪些边界不能越，哪些决策必须遵守既定规则。避免模糊空间。
• 从“写代码”到“理解流程”：不仅定义怎么写，还要定义什么时候写、写到哪里、怎么验证与交付。
• 从“单人协作”到“团队共识”：让不同角色（前端、后端、测试、DevOps）在同一份规则下运行，降低跨工具切换成本。

这听起来像治理话术，但它带来的结果很具象：生成文件的放置正确率提升、意外命令执行显著减少、评审时间可预期。我们在一个支付项目上试过，没有 AGENTS.md 时，“代码放错位置”占了审查问题的三分之一；引入之后，相关问题在两周内下降到个位数。

一套可落地的 C.A.R.S 模型：把规则写成动作与边界

我将企业级 AGENTS.md 归纳为四个维度，称为 C.A.R.S。它不是写作模板，而是一套思考框架，帮助你把抽象的“好习惯”变成可执行的项目协议。

01 开发命令（Commands）：把“会做”变成“只做这些”

如果不限制，AI 极易乱执行命令：前端用 pnpm，它跑 npm；后端用 gradle，它跑 mvn；小程序端不能用包管理器，它仍习惯性执行安装。我的做法是把命令变成白名单，明确：

• 各子项目的启动、构建、测试、格式化、Lint 命令，一一列出。
• 不同平台的互斥命令（例如禁用小程序端的 npm/pnpm），写成明确禁令。
• 必要时给出替代方案与失败回退策略（例如启动失败时转用本地 mock）。

更进一步，把这些命令封装进 Makefile 或 package.json 的 scripts，AGENTS.md 只允许调用已封装的指令。CI 侧做验证，超过命令白名单直接失败。这样做的好处是，命令治理从“提醒”变成“系统行为”，AI 很难越界。

02 架构与目录（Architecture）：用“结构地图”避免逻辑漂移

技术栈必须锁版本与选型，例如：Java 21，Spring Boot 3.5.4，Next.js 16。不要写“Spring Boot”，换一个次版本，写法和配置就会产生差异。更关键的是，目录结构要传递架构思想。例如后端采用 DDD + CQRS：

• 通过带注释的目录树说明层与模块的职责边界；
• 给出“放置规则”，定义新文件应该落到哪个层、哪个包；
• 说明输入输出契约（DTO、Command、Query），让生成逻辑贴合分层。

对人类工程师而言，这些是常识；对 AI 来说，这是导航。我的经验是：仅有目录树不够，必须加上“生成意图与落点”的说明，AI 才能稳定地把功能放在正确位置。

03 约束与禁忌（Restrictions）：明确红线，减少低级错误的复发

“能做什么”很重要，“不能做什么”更关键。我会把易复发的错误放进禁忌清单，作为最后一道防线：

• 小程序端禁止执行 npm/pnpm；禁止任何网络安装行为。
• 前端处理 number 时禁止直接用浮点计算，统一引入高精度库并说明使用方式。
• 禁止新增依赖绕过安全审查；禁止自动升级依赖版本。
• 禁止在未授权模块写入配置或密钥；禁止生成敏感日志。

这些约束并非“怕 AI”，而是替团队节省时间。你能预见的坑，就不要让 AI再去试错。长远看，约束清单也成为事故复盘后的“组织记忆”。

04 流程规范（Standards）：让协作变轻，同时保持可控

Spec Coding 近来很热，我也试过 Spec Kit、Open Spec 等工具。它们很强，但在一些项目里显得过厚——文档写得越多，越容易纠结“是否正确”。我更偏向轻量分层的流程设计，结合 Open Spec 的思路做了裁剪：

• Intent 层：明确这次生成的目标、范围与预期影响。
• Contract 层：定义输入输出、接口与数据契约。
• Test 层：给出可运行的校验用例与验收标准。
• Rollback 层：失败时的回退路径与日志采集要求。

这套分层写进 AGENTS.md，让 AI 在生成前先对齐意图与契约，再进入代码阶段。对团队而言，它像一位“轻量的指挥官”，不压垮流程，却能保持节奏与质量。

落地路径与度量：用数据证明规则的价值

治理需要耐心与证据。为了避免“写了规则没人遵守”的尴尬，我会把引入过程拆成小步，并做指标化追踪：

• 从“最小可用 AGENTS.md”开始，只包含命令白名单与核心架构地图。
• 挑选一个高频生成场景做试点，收集反馈，快速迭代文档。
• 用度量证明效果：文件放置正确率、Lint/测试一次通过率、命令误用事件、生成到评审的平均用时、回滚发生率。
• 把规则变更放进版本化的变更日志，做到可审计、可回溯。

当团队看到数据改善，规则才会成为主动选择，而不是被动遵守。这是产品经理视角里非常关键的一步——用可证明的价值换取组织的耐心。

常见误区：不是写得越多越好

• 把 AGENTS.md 写成“风格手册”，但不包含命令与落点，结果看起来规范，实际不解决问题。
• 不同工具下规则不一致，跨平台切换时出现“指令冲突”，让 AI 无所适从。
• 把关键约束埋在聊天里，缺少统一文档入口，复用成本极高。
• 没有接入 CI 做规则校验，违规行为只能靠人工 review 发现，代价太高。

与多工具生态的协同：统一协议，降低迁移摩擦

类 VS Code 编辑器与 CLI 工具正在快速进化，不同平台通过各自的 Markdown 文件承载指令。我的建议是建立一个“中心模板”：AGENTS.md 作为主协议，按需导出 GEMINI.md 或 CLAUDE.md 的变体，并注明差异。这样做可以显著降低迁移成本，也能避免不同团队在不同工具里写出“微妙不同”的规则版本。

写在最后：把 AGENTS.md 当成一份活的团队契约

好的 AGENTS.md 不追求细节上的面面俱到，而是抓住高价值的顶层约束与流程，留下演进空间，让团队在真实项目中不断反馈、修正。你沉淀的文档越规范、越清晰，AI 在项目里的表现就越像可靠的同事，而不是不可控的“外包”。

我的个人习惯是每两周回看一次规则，把新增坑点融入禁忌、把高频场景写成流程、把变化记录进日志。这个节奏既不打断交付，又能让规则和团队同步成长。等你看到生成质量稳定、协作摩擦下降、评审更轻松，你就会知道——这份“看似简单的 Markdown”，其实是企业里最重要的 AI 协作基石之一。

如果你有更适合特定场景的流程分层或度量指标，也欢迎交流。规则不是为了约束人，而是帮助我们和 AI 更好地协作，把精力留给有价值的产品决策。