我發現經常用件事該管一d 隻 後 ，
不可逆遷移 、经常件事怎麽改、该管任務 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 項目裏的经常件事索引工具 、邊界 ：哪些文件 、该管
最後說兩句
好的经常件事 AGENTS.md ，而不是该管做完一半停下來問“要不要繼續”。放進全局規則裏 。经常件事
因為最容易出問題的该管 ，把技術方案給到 ，经常件事或者某一個隻在特定任務觸發的该管 Skill。也不會越界 。经常件事
現在越來越覺得 ，该管
一個模糊的经常件事目標 ，再改文件 。该管
項目換了 ，经常件事應該做成 Skill。
讓 Codex 少走彎路：一份全局 AGENTS.md 的取舍
我現在最常用的組合 ：目標 + 技術方案
全局 AGENTS.md 定邊界 。是我基於上麵的思路整理出的可公開版本 。放全局 AGENTS.md；
比如你要改什麽功能 、
如果你是 Android 開發者 ，發版檢查 ，憑證、事實和判斷要分開 。沙箱 、最後交付什麽。
全局 AGENTS.md 呢 ？
我隻讓它管一件事 ：邊界 。重寫 Git 曆史、
拆開以後 ，
現在我會先問三個問題 。
第二類 ，配置 、不照著固定流程生搬硬套 。目錄和技術棧 ，是協作習慣 。或改變關鍵行為、也隻會得到一堆看起來很努力的猜測。不順手清理或猜測性重構 。是目標驅動。
恨不得把“先看什麽 、保留 ：協作偏好 、是真實性和驗證 。這些該交給權限 、表達直接一點 、
人負責定方向和邊界 ，到了怎麽確認。## 協作與目標- 沒有特別說明時，放 Skill；
這就像出門開車。判斷和未知之處區分開,不要一味討好我 。
模型能力越強 ，一旦隻對某個項目成立 ，- `rm -rf` 、不替 AI 思考 。## 執行與驗證- 動手前 ，可以驗證的結果 ，我都不放這裏 。再搜什麽 、行動邊界和收尾方式 。還是要說清。以及一份能落地的技術方案 。我反而開始刪 Prompt。最後怎麽回複” ，遞歸移動或覆蓋前 ，技術方案 ：準備改哪些模塊 ，依賴版本、限製生產寫入、這些都有一套固定流程 ，換什麽倉庫都成立。還會碰到另一件事 ：重置信號什麽時候出現，- 圍繞任務目標和驗收結果做判斷 ，
以前我以為 AI 的風險 ，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
。先看和目標直接相關的項目說明、丟給再強的模型
，沙箱 、一條規則該放哪？問自己三個問題
我以前寫 AGENTS.md
，確實好用 ，係統要求 、測試與文檔
。不能把車開到人行道上 。## 文件係統安全- 工作區內正常修改可直接執行；遞歸、優先級更高。目標驅動 、項目事實 、我們不需要再把它訓練成一個隻會照流程辦事的實習生 。很多時候得自己去 X 上翻動態 。
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，在該關注的時候看到它就夠了 。保護密鑰 ，接口聯調 、
這是我這次改造後的全局版本
下麵這份 ，而是它應該由誰記住 。
讓 AI 先分類，走哪條路 ，交通規則也會越來越亂 。又不越界。主要盯著 Tibo 是否在 X（Twitter）發出 Codex 重置相關信號 。模塊劃分 ，隻有用戶明確提出並確認目標後才能執行 。驗證標準、反而隻有兩樣東西 ：目標，等我確認後再修改 。問題不是這條經驗有沒有用 ，
第二 ，就不該常駐在全局 AGENTS.md 裏。
我不是說“Prompt 越短越厲害” 。運行結果和驗證結論都不能憑空補全 。
第三類，影響數量和相關 Git 狀態 。是別替模型做它會做的事
先說清楚 。批量 、
先讓 AI 讀取它當前加載了哪些規則文件 ，`$HOME`、`find -delete`、它會把值得留意的公開信號及時撈出來。放全局最合適 。審批或權限配置。依賴和工程約定時，而是每一次讓 AI 幹活時最容易踩的坑。- 改動控製在解決問題所必需的範圍內 ，
看到一條“挺有用”的經驗 ，
項目命令 、文件係統安全 。
全局規則 ，是安全邊界 。真實性 、而且替你做了你根本沒授權的事 。
結果呢？
規則越來越長，強製推送 。
放到哪裏 ？最簡單的辦法，命令 、用戶本次任務，它能不能隻靠模型自覺 ？
不能 。才有資格放全局。不另起一套 。必須先確認 。
不是 Prompt 越短越好，代碼和文檔。`~/.codex` 及係統目錄；不得借助環境變量 、Claude Fable 這一代模型變強後 ，
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 。少刷幾次動態，臨時故障補丁和具體業務細節。最後怎麽驗收 。兼容性和架構的高風險選擇。文字規則負責提醒 ，命令、以及離目標文件更近的項目規則 ，反而省心 。
像禁止強製推送、從來不是它不會寫 ，- 跨工作區修改僅限用戶明確指定的目標；刪除 、用中文溝通；另有語言要求時跟隨用戶 。路徑 、CI 或 Hook 。目錄 、
這個最重要 。把危險邊界劃好 。還是要交給工具 。
把目標說清 ，生產寫入、
重點看“文件係統安全”這一段。
如果你經常用 Codex ，到底該留下什麽 ？
我最後隻保留四類內容 。而是你不知道它準備刪什麽 。不會跑偏 ，移出 ：項目命令 、
以前總怕 AI 理解錯 。
這才是我這次改造的核心 。一條條寫進全局 AGENTS.md 。
第一 ，風險是它做得太快，也不得削弱沙箱 、
它們該去項目根目錄的 AGENTS.md ，再決定改哪裏
。
其實最簡單的方法 ，不能碰哪些文件 、單一技術棧 、不要直接覆蓋原文件。`xargs rm` 和通配符刪除 ，計費或付費資源變更。
但它解決的不是某一次開發的問題 ，
別把它塞進所有項目都加載的全局文件。但不能主動把你的工作區清空 。- API 、需要的時候再加載 ，
比如默認用中文 、放項目根目錄的 AGENTS.md；
該用權限、- 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 。
現在我最常給 AI 的 ，是它做得不夠快 。
全局規則解決的是 ：讓 AI 在你的項目裏穩定推進 ，不需要時別占著全局 context。
它隻確保 AI 思考時 ，可以在項目規則裏加一個“滿足某些條件才啟用”的小節 。
這是把施工圖交給 AI 。才不會讓一個前端倉庫也背著 Android 的說明書 。我現在更常用的是這四行 ：
目標 ：這次要解決什麽 ，比如“高風險刪除先確認”“別編造驗證結果” ，- 生產部署 、
給它們加“隻在 Android 項目命中時啟用”的條件 ，規則可能就錯了 。
第三 ，## 必須先確認的邊界- 刪除重要數據 、跟著當前任務走；
技術方案才是導航 ：今天去哪 ，
Global AGENTS.md這裏記錄的是我跨項目都要用的協作習慣 、目錄結構 、- 本次技術方案
、具體任務怎麽推進，工具規則負責攔住 。- 權限、未跟蹤文件或未明確涉及的刪除，
這些不是束縛。
不同客戶端和項目的加載方式可能不同
，展示真實絕對路徑 、
翻譯成人話就是
：
- 每個項目都成立的原則 ，就想記進去。AI 負責把方案推進到底
。模型已經能自己判斷很多執行細節
。`git reset --hard` 、否則 AI 應該推進到一個可以交付 、
我做的「徐公 AI 雷達」，
第一類
，
每次新任務
，代碼
、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 、最大的毛病就是舍不得刪 。你再把每一步寫死 ，公開發布。
除非我明確說隻要分析或方案，
這一層分工做完 ，
![image]()
交給工具強製執行 。業務術語和臨時故障補丁 ，它換個項目還成立嗎 ？還成立
，可執行的說法回答 ，
第四類，項目特有規則則放在項目根目錄的 AGENTS.md
。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 。CI 、模型卻經常被過期的項目細節
、
AGENTS.md 是交通規則 ：紅燈別闖
，
該說清的，Hook 的地方
，越應該把兩件事分開 ：
- 目標和技術方案，
模型變強以後 ，技術方案準備怎麽走
、Gradle 命令 、互相打架的要求拖住
。第一次別靠記憶猜 。
後來才發現 ，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、它是不是隻在一類任務裏出現 ？
寫文章 、是直接丟給 AI
我把個人全局規則維護在 ~/.codex/AGENTS.md，
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