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如果你經常用 Codex，经常件事

現在越來越覺得，该管可以關注一下。经常件事

模型變強以後，该管

第一，经常件事

但它解決的该管不是某一次開發的問題，

技術方案才是经常件事導航 ：今天去哪 ，它能不能隻靠模型自覺？该管

不能。

AGENTS.md 是经常件事交通規則
：紅燈別闖
，強製推送。该管

全局 AGENTS.md 呢？经常件事

我隻讓它管一件事：邊界。問題不是该管這條經驗有沒有用，請先輸出三樣東西：1. 建議刪除 、经常件事審批或權限配置。该管用戶本次任務 ，经常件事

給它們加“隻在 Android 項目命中時啟用”的條件，主要盯著 Tibo 是否在 X（Twitter）發出 Codex 重置相關信號。是別替模型做它會做的事

先說清楚。而是每一次讓 AI 幹活時最容易踩的坑。模塊劃分  ，可執行的說法回答，再搜什麽 、- 本次技術方案、我們不需要再把它訓練成一個隻會照流程辦事的實習生 
。或者直接下放到項目裏，

強製限製則更不能隻靠文字提醒 。交給工具強製執行。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。目錄和技術棧，公開發布。事實和判斷要分開。還會碰到另一件事	：重置信號什麽時候出現，
它隻確保 AI 思考時，目錄結構、在該關注的時候看到它就夠了
。`find -delete`、
這一步很值。
剩下的
，
我不是說“Prompt 越短越厲害”。沙箱	、行為或外部操作不能碰。按什麽路徑實現。聽當前項目的說明

。AI 負責把方案推進到底。

讓 AI 先分類，

比如 Android 項目裏的索引工具
、一條條寫進全局 AGENTS.md
。- 明顯擴大範圍 ，又不越界。

結果呢？

規則越來越長 ，- `rm -rf`、

第二類，你再把每一步寫死，

其實最簡單的方法，`xargs rm` 和通配符刪除 ，

放到哪裏 ？最簡單的辦法，把 AI 的執行從混亂提示詞帶到明確目標與邊界" loading="lazy" data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/1001668/202608/1001668-20260830114848294-1139249921.png" class="lazyload">

Codex GPT-5.6、是它做得不夠快。未跟蹤文件或未明確涉及的刪除，必須先確認。是安全邊界。

翻譯成人話就是 ：

• 每個項目都成立的原則，判斷和未知之處區分開,不要一味討好我。- 改動控製在解決問題所必需的範圍內  ，發版檢查，依賴和工程約定時 ，- 能沿用已有腳本
  、反而隻有兩樣東西：目標，不另起一套 。

  每次新任務，再決定改哪裏 。影響數量和相關 Git 狀態
  。再改文件。它是不是隻在一類任務裏出現 ？

  寫文章
  、業務術語和臨時故障補丁，目標驅動
  、## 協作與目標- 沒有特別說明時，不順手清理或猜測性重構 。

  拆開以後，反而省心 。- 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。需要的時候再加載，工具規則負責攔住。

  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，

  具體任務怎麽推進 ，驗收：怎麽證明它真的完成了。是協作習慣。等於讓它一邊解決問題，放項目根目錄的 AGENTS.md；

• 隻在某個動作觸發的步驟 ，CI、

這才是我這次改造的核心。是目標驅動
。

如果你是 Android 開發者，

最後說兩句

好的 AGENTS.md
，`git reset --hard` 、- 禁止遞歸刪除 `/`
、DNS 、

項目命令、命令、目錄 、

現在我最常給 AI 的，

現在我會先問三個問題 。不照著固定流程生搬硬套
。

比如“高風險刪除先確認”“別編造驗證結果”，表達直接一點 、

讓 Codex 少走彎路：一份全局 AGENTS.md 的取舍

一個模糊的目標
，

以前我以為 AI 的風險 ，以及離目標文件更近的項目規則，代碼和文檔。運行結果和驗證結論都不能憑空補全。

第三 ，就想記進去。CI 或 Hook 。重寫 Git 曆史
、第一次別靠記憶猜。不可逆遷移、

兩份東西混在一起，先看和目標直接相關的項目說明、- 生產部署、遞歸移動或覆蓋前 ，

看到一條“挺有用”的經驗，讓它去做。## 執行與驗證- 動手前，模型卻經常被過期的項目細節
、確實好用，- API 、或改變關鍵行為、

這是把施工圖交給 AI 。

該用權限
、係統要求、

它們該去項目根目錄的 AGENTS.md，文字規則負責提醒，放進全局規則裏 。這些都有一套固定流程 ，- 跨工作區修改僅限用戶明確指定的目標；刪除、越應該把兩件事分開：

• 目標和技術方案 ，

  比如你要改什麽功能、我反而開始刪 Prompt
  。符號鏈接或掛載點繞過邊界 。用中文溝通；另有語言要求時跟隨用戶。

  重點看“文件係統安全”這一段 。

  全局規則解決的是：讓 AI 在你的項目裏穩定推進，展示真實絕對路徑、風險是它做得太快，生產寫入、

  把目標說清，

  Global AGENTS.md這裏記錄的是我跨項目都要用的協作習慣、真實性、文件係統安全。或者某一個隻在特定任務觸發的 Skill。
  先讓 AI 讀取它當前加載了哪些規則文件
  ，
  說白了，
  不是 Prompt 越短越好，少刷幾次動態
  ，並把事實
  、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。
  第三類，
  第一類
  ，也不得削弱沙箱
  、放全局 AGENTS.md；

• 隻屬於某個倉庫的事實
  ，才有資格放全局。

  我做的「徐公 AI 雷達」
  ，最後怎麽回複”，項目事實、就不該常駐在全局 AGENTS.md 裏
  。

  恨不得把“先看什麽 、一邊翻一本過期操作手冊。是直接丟給 AI

  我把個人全局規則維護在 ~/.codex/AGENTS.md ，不會跑偏，

  全局規則 ，項目特有規則則放在項目根目錄的 AGENTS.md。不能碰哪些文件、- 圍繞任務目標和驗收結果做判斷  ，到了怎麽確認。從來不是它不會寫，限製生產寫入、應該做成 Skill 。## 文件係統安全- 工作區內正常修改可直接執行；遞歸 、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、

  一條規則該放哪 ？問自己三個問題

  我以前寫 AGENTS.md，還是要說清  。計費或付費資源變更 。

  第二，走哪條路，依賴版本、互相打架的要求拖住
  。跟著當前任務走；

• 安全邊界和協作習慣
  ，`git clean`、

  我現在最常用的組合：目標 + 技術方案

  全局 AGENTS.md 定邊界。憑證、代碼、也不會越界。最後交付什麽。它們不隨項目變化
  ，Claude Fable 這一代模型變強後 ，我現在更常用的是這四行 ：

  目標	：這次要解決什麽，
  這是我這次改造後的全局版本
  下麵這份，保留、接口聯調	、而且替你做了你根本沒授權的事。行動邊界和收尾方式。`~/.codex` 及係統目錄；不得借助環境變量、驗證標準	、是真實性和驗證	。模型已經能自己判斷很多執行細節。我都不放這裏。- 權限、

  這就像出門開車。保留：協作偏好、

  第四類 ，優先級更高。到底該留下什麽
  ？

  我最後隻保留四類內容。

  模型能力越強 ，

  比如默認用中文 、

  除非我明確說隻要分析或方案，一旦隻對某個項目成立，以及一份能落地的技術方案  。

  以前總怕 AI 理解錯 。

大模型RAG實戰
，從被罵不靠譜到成為部門MVP，這是我的踩坑全記錄
一文搞懂 LLM 的 Transformer ！看完能和別人吹一年