参考一下：

repo/ ├── AGENTS.md ├── .agents/ │ └── skills/ │ ├── fastapi-crud/ │ │ ├── SKILL.md │ │ ├── templates/ │ │ │ └── service.py │ │ └── references/ │ │ └── examples.md │ │ │ ├── elasticsearch-index/ │ │ ├── SKILL.md │ │ └── scripts/ │ │ └── validate.py │ │ │ └── code-review/ │ └── SKILL.md │ ├── backend/ ├── frontend/ └── tests/

让 AI 写 agents skills 需要及时约束边界+审核，后续提需求也尽量简洁，直接定位到模块/接口

比如：根据 AGENTS.md 实现后端需求

backend/app/schema/

1. 补充 x’x’x’x
2. xxxx

backend/utils/validate_stun.py

1. 修改 x’x’x’x
2. xxxx

你说的是不是叫做 AGENTS.md ？

用 CLAUDE.md 或 .cursorrules 效果不错，把技术栈、组件规范、禁止事项都写进去，AI 每次都会先读它。前端项目的话把 UI 组件库的版本和常见 API 变更重点标注一下，准确率会高很多。

你这个问题叫上下文治理。看你用的什么工具了。如果是 codex ，就创建一个 AGENTS.md ，如果是 cc 就创建一个 CLAUDE.md 。 主要内容就是这个项目是干什么的，技术栈是什么，最重要的一段叫 never 。你也可以用中文叫 禁止的事 之类的。这段落自己维护，会越来越长，就是 ai 踩过的坑。如果你的项目大，还有很多文档。你不要都写到 CLAUDE.md 里面，你要渐进式披露。cc 社区自己研发的一套上下文治理是

CLAUDE.md 文件 项目规则、Agent 行为规则 人工 MEMORY.md 文件 长期记忆、长期偏好、长期经验 半自动 NOTES.md 文件 临时工作笔记、scratchpad 人工 DECISIONS.md 文件 关键架构/技术决策历史 人工 ARCHITECTURE.md 文件 系统结构、模块关系、数据流 人工 LEARNINGS.md 文件 踩坑经验、经验总结 半自动 TASKS.md 文件 当前任务列表、待办事项 人工 SESSION.md 文件 当前 session 工作记录 半自动 docs/ 文件夹 长文档上下文来源 人工 memory/ 文件夹 memory 分类存储 半自动 prompts/ 文件夹 prompt 模板、workflow prompt 人工 .cursorrules 文件 Cursor 兼容规则 人工

你可以自己去搜索一下，具体我就不细说了