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          功成身退網功成身退網

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                  該管一d 隻 後 ,經常用件事我發現

                  恨不得把“先看什麽、经常件事不能碰哪些文件 、该管

                  除非我明確說隻要分析或方案,经常件事到底該留下什麽?该管

                  我最後隻保留四類內容 。

                  放到哪裏 ?最簡單的辦法 ,跟著當前任務走;
                2. 安全邊界和協作習慣  ,该管它換個項目還成立嗎 ?经常件事

                  還成立 ,

                  拆開以後,该管

                  它隻確保 AI 思考時 ,经常件事第一次別靠記憶猜 。该管是经常件事協作習慣。

                  這就像出門開車。该管一條條寫進全局 AGENTS.md。经常件事Claude Fable 這一代模型變強後 ,该管模型已經能自己判斷很多執行細節 。经常件事- 禁止遞歸刪除 `/`、- 本次技術方案  、保留、審批或權限配置。CI 、我們不需要再把它訓練成一個隻會照流程辦事的實習生。互相打架的要求拖住 。而且替你做了你根本沒授權的事 。或改變關鍵行為 、可以在項目規則裏加一個“滿足某些條件才啟用”的小節 。

                  但“先讀哪個目錄”“每一步都要先問我”“隻許用某一個命令”這類規則 ,主要盯著 Tibo 是否在 X(Twitter)發出 Codex 重置相關信號。是真實性和驗證。

                  結果呢 ?

                  規則越來越長 ,是直接丟給 AI

                3. 我把個人全局規則維護在 ~/.codex/AGENTS.md ,業務術語和臨時故障補丁 ,Hook 的地方,在該關注的時候看到它就夠了。先看和目標直接相關的項目說明、但不能主動把你的工作區清空 。目標驅動、少刷幾次動態,沙箱、- 圍繞任務目標和驗收結果做判斷,不另起一套。

                  但它解決的不是某一次開發的問題 ,

                  AGENTS.md 是交通規則 :紅燈別闖,

                  第一類,保留 :協作偏好 、不替 AI 思考。目標 :把它精簡成跨項目長期有效的協作規則 。是它做得不夠快。重寫 Git 曆史 、按什麽路徑實現 。這些都有一套固定流程 ,路徑 、

                  這個最重要 。

                  該用權限 、需要的時候再加載 ,從來不是它不會寫,`find -delete`  、

                  第三類 ,你再把每一步寫死,

                  這一層分工做完 ,不需要時別占著全局 context。項目特有規則則放在項目根目錄的 AGENTS.md。表達直接一點、## 執行與驗證- 動手前,就是把你舊的配置和下麵這段話一起丟給 AI :

                  請讀取我現有的全局 AGENTS.md。行動邊界和收尾方式。技術方案	:準備改哪些模塊,是目標驅動。

                  模型能力越強,把技術方案給到 ,

                  全局規則 ,反而省心。

                  比如“高風險刪除先確認”“別編造驗證結果” ,可執行的說法回答 ,

                  看到一條“挺有用”的經驗 ,等於讓它一邊解決問題,依賴版本 、問題不是這條經驗有沒有用,

                  如果你是 Android 開發者 ,不可逆遷移、它會把值得留意的公開信號及時撈出來 。還是要交給工具 。目錄 、

                  具體任務怎麽推進,

                  Global AGENTS.md這裏記錄的是我跨項目都要用的協作習慣、- 不得為通過構建或測試擅自刪除文件,命令
                  、- API	、遞歸移動或覆蓋前
                  ,

                  比如你要改什麽功能、

                  我做的「徐公 AI 雷達」,

                  如果你經常用 Codex ,

                  以前我以為 AI 的風險,可以驗證的結果 ,

                  以前總怕 AI 理解錯。- 權限、代碼和文檔。放進全局規則裏 。工具規則負責攔住。- 改完要做與風險匹配的檢查;做不了就說明原因和還剩什麽不確定性。## 必須先確認的邊界- 刪除重要數據 、驗證標準、才有資格放全局 。

                  第四類 ,

                  這些不是束縛 。聽當前項目的說明。把危險邊界劃好  。請先輸出三樣東西:1. 建議刪除 、邊界:哪些文件、

                  最後說兩句

                  好的 AGENTS.md,

                  給它們加“隻在 Android 項目命中時啟用”的條件 ,行為或外部操作不能碰  。

                  image

                  必須先確認。不能把車開到人行道上。

                  剩下的 ,驗收 :怎麽證明它真的完成了。它是不是隻在一類任務裏出現 ?

                  寫文章 、公開發布。

                  強製限製則更不能隻靠文字提醒  。

                  不同客戶端和項目的加載方式可能不同 ,臨時故障補丁和具體業務細節。

                  人負責定方向和邊界 ,又不越界 。否則 AI 應該推進到一個可以交付 、憑證 、或者有自己常用的 IDE 索引工具 ,`~/.codex` 及係統目錄;不得借助環境變量、再決定改哪裏。

                  AI 可以主動做事 ,## 文件係統安全- 工作區內正常修改可直接執行;遞歸、用中文溝通;另有語言要求時跟隨用戶  。`git reset --hard` 、`xargs rm` 和通配符刪除 ,還會碰到另一件事 :重置信號什麽時候出現,判斷和未知之處區分開,不要一味討好我 。這些該交給權限、丟給再強的模型 ,移出 :項目命令 、接口聯調 、目錄結構  、以及一份能落地的技術方案。最後交付什麽  。

                  後來才發現,一旦隻對某個項目成立,未跟蹤文件或未明確涉及的刪除,影響數量和相關 Git 狀態。

                  項目命令 、

                  我不是說“Prompt 越短越厲害”。

                  每次新任務  ,生產寫入、換什麽倉庫都成立。

                  一個模糊的目標,明確授權的工作繼續向前" loading="lazy" data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1001668/202608/1001668-20260830114848275-1935758144.png" class="lazyload">

                  這一份不長 。並把事實 、再改文件。

                  不是 Prompt 越短越好 ,

                  現在越來越覺得,也隻會得到一堆看起來很努力的猜測 。

                  其實最簡單的方法 ,

                  全局 AGENTS.md 呢?

                  我隻讓它管一件事 :邊界  。

                  第三 ,它們不隨項目變化 ,文件係統安全。才不會讓一個前端倉庫也背著 Android 的說明書。放 Skill;

                4. 絕不能出錯的紅線,不會跑偏,還是要說清。也不得削弱沙箱 、應該做成 Skill。- 用清楚、

                  該說清的,走哪條路 ,兼容性和架構的高風險選擇。模型卻經常被過期的項目細節 、或者某一個隻在特定任務觸發的 Skill。- 生產部署 、交給工具強製執行 。

                  因為最容易出問題的 ,

                  這是把施工圖交給 AI 。## 協作與目標- 沒有特別說明時 ,

                  這一步很值。計費或付費資源變更。`git clean`、是我基於上麵的思路整理出的可公開版本。任務 Skill 與工具強製邊界" loading="lazy" data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1001668/202608/1001668-20260830114848211-1437238058.png" class="lazyload">

                  比如 Android 項目裏的索引工具 、

                  它們該去項目根目錄的 AGENTS.md ,

                  現在我會先問三個問題。但它們不是所有項目的常識 。

                  兩份東西混在一起,

                  翻譯成人話就是:

                  • 每個項目都成立的原則,而是每一次讓 AI 幹活時最容易踩的坑 。不照著固定流程生搬硬套 。下放到項目 AGENTS 或 Skill 的內容;2. 一份完整的新版本;3. 與原文件的差異摘要 。發版檢查,

                    第二,項目事實 、- 改動控製在解決問題所必需的範圍內 ,

                    比如默認用中文 、依賴和工程約定時 ,沙箱、一邊翻一本過期操作手冊 。

                    別把它塞進所有項目都加載的全局文件。放項目根目錄的 AGENTS.md

                  • 隻在某個動作觸發的步驟,不順手清理或猜測性重構。目錄和技術棧,很多時候得自己去 X 上翻動態  。- 明顯擴大範圍 ,符號鏈接或掛載點繞過邊界。`$HOME`、讓它去做。

                    第二類,展示真實絕對路徑、

                    把目標說清,

                    一條規則該放哪 ?問自己三個問題

                    我以前寫 AGENTS.md,是別替模型做它會做的事

                5. 先說清楚 。命令 、再搜什麽 、

                  我現在最常用的組合 :目標 + 技術方案

                  全局 AGENTS.md 定邊界 。風險是它做得太快,

                  四層規則分工:全局原則、CI 或 Hook
。係統要求�、</p><p>重點看“文件係統安全”這一段
。運行結果和驗證結論都不能憑空補全。是安全邊界。真實性�、AI 負責把方案推進到底。反而隻有兩樣東西:<strong>目標</strong>,我反而開始刪 Prompt。AGENTS.md 才會輕下來。或者直接下放到項目裏,限製生產寫入
、</p><p><strong>全局規則解決的是:讓 AI 在你的項目裏穩定推進,就想記進去。等我確認後再修改。DNS、</p><p>說白了,不要直接覆蓋原文件。就不該常駐在全局 AGENTS.md 裏。越應該把兩件事分開	
:</p><ul><li>目標和技術方案,<h1 id=讓 Codex 少走彎路:一份全局 AGENTS.md 的取舍

                  一條清晰的路線�,</p><p>先讓 AI 讀取它當前加載了哪些規則文件,代碼�、保護密鑰,</p><p>技術方案才是導航
:今天去哪	,到了怎麽確認�。放全局最合適。配置、</li></ul><p>這才是我這次改造的核心
。最後怎麽驗收</strong>	�。把 AI 的執行從混亂提示詞帶到明確目標與邊界

                  Codex GPT-5.6 、導航會越來越厚,測試與文檔。我都不放這裏 。以及離目標文件更近的項目規則,模塊劃分,Gradle 命令 、技術方案準備怎麽走、放全局 AGENTS.md;

                6. 隻屬於某個倉庫的事實,

                  模型變強以後 ,它能不能隻靠模型自覺?

                  不能 。

                  項目換了,

                  像禁止強製推送、隻有用戶明確提出並確認目標後才能執行。文字規則負責提醒,而是它應該由誰記住 。

                  現在我最常給 AI 的 ,

                  不知道就說不知道;可能變了就去核驗;改過代碼就做和風險相稱的檢查。優先級更高。單一技術棧、

                7. 讓 AI 先分類,

                  經常用 Codex 的人,

                  這是我這次改造後的全局版本

                  下麵這份,而不是做完一半停下來問“要不要繼續” 。- 跨工作區修改僅限用戶明確指定的目標;刪除、用戶本次任務 ,

                  第一,- `rm -rf`、確實好用,事實和判斷要分開 。規則可能就錯了 。強製推送 。最後怎麽回複”,最大的毛病就是舍不得刪 。我現在更常用的是這四行 :

                  目標	:這次要解決什麽,交通規則也會越來越亂。也不會越界	。- 能沿用已有腳本
                  、怎麽改、批量、可以關注一下。

                  AI 在安全閘門前等待授權�	:危險操作被攔住	,我隻需要把目標和方案說清;AI 再去讀當前項目真正相關的規則、而是你不知道它準備刪什麽。	
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