AGENTS.md：给 AI 定规矩的正确方式
一个常见误解是 AGENTS.md 文件会自动生成。事实上，它需要手动维护，本质上是 Codex CLI 的行为策略配置文件——你可以把它理解为给 AI agent 写的一份「行事准则」。
配置这个文件有几条值得记住的原则：
- 从默认配置起步，只在同类问题反复出现时才添加针对性规则。过度定制往往引入不可预期的副作用，"最小干预"是核心思路
- 内容聚焦在策略、优先级、约束条件三个维度，不要试图规定每一步操作的细节
- 绝不硬编码密钥，同时为破坏性操作（删除文件、重写模块等）设置明确的确认规则
- 所有自动化脚本都应在 README 和 PR 中记录来源、触发时机和入口点
模型选择：难度 × 成本 × 长度的三维平衡
不同任务应该匹配不同模型，这个决策可以沿三个维度展开：
- 高难度推理任务（架构设计、复杂重构、深层 bug 排查）→ 用最强推理模型
- 机械性工作（代码批量阅读、摘要生成、格式化）→ 用小型高性价比模型
- 长上下文任务（审阅大型 diff、跨文件分析）→ 用大窗口模型
还有一条容易被忽略的建议：按阶段锁定模型选择。设计阶段、实现阶段、验证阶段各用固定模型，这样做的好处是确保结果可复现。频繁切换模型会让输出风格和质量波动，排查问题时很难定位是代码的问题还是模型的问题。
上下文与 Token 管理
这部分是实际使用中最影响效果的环节。几条关键策略：
- 精准定位而非全量输入：先用
rg（ripgrep）定位代码片段，再以不超过 250 行的块分段读取，不要把整个文件丢给模型 - 跨轮次摘要传递：多轮交互中，把关键假设和决策浓缩成简短笔记传递，而不是让模型重新消化完整对话历史
- 单一主题原则：每个任务保持 diff 聚焦于一个主题，不要在一次交互中混入多个不相关变更
- 指针优于内容：引用代码时优先给路径和行号，而不是粘贴大段代码
- 日志要节选：只包含决定性的日志片段，完整日志对模型来说是噪音
Codex CLI 界面中显示的百分比数值，反映的是综合资源消耗——主要是 token 消耗，也包含工具 I/O 开销。当这个数值接近极限时会触发截断或强制摘要，回答质量会明显下降。留意这个指标，是避免"对话到后半段越来越离谱"的关键。
成本优化：强模型做决策，弱模型做执行
这个思路很实用，尤其对独立开发者来说，API 成本是实打实的开支：
- 把发现和探索阶段的工作交给小模型和本地搜索工具
- 只在需要深度推理时才调用强模型
- 先在本地验证变更的正确性，确认后再扩大操作范围
- 维护简短的决策笔记，避免因上下文丢失而重复消耗 token
本质上就是把 AI 编码代理当团队来管理——不是所有任务都需要"最贵的人"来做，合理分配才能让整体效率最大化。对于用 AI 工具做产品的一人团队来说，这套分层策略的价值不只是省钱，更是让有限的注意力和预算花在真正需要深度思考的环节上。