AGENTS.md 写对一次 ≈ 一次模型升级：60k 仓库总结的 5 段结构、6 个模式、5 类反模式
AGENTS.md 写对一次 ≈ 一次模型升级：60k 仓库总结的 5 段结构、6 个模式、5 类反模式 一句话定位：README 写给人看，AGENTS.md 写给 AI Agent 看。 AGENTS.md 不是文档，是 Prompt。你不是在写文档，是在做上下文工程。 —— Augment Code 工程博客 【关键词：#AGENTSmd #AI编程 #上下文工程】 01｜和模型强弱到底是什么关系：三种打架的结论 "我用了 Claude Opus 还需要写 AGENTS.md 吗？"——最近这一两个月，被问到这一句的次数，比过去一年加起来还多。 网上数据打架，我整理出三种主流结论。 我的判断一：好的 AGENTS.md ≈ 一次模型升级。Vercel 的 Next.js Evals 这套基准是所有数据里跑得最干净的——没有 AGENTS.md 的时候，Claude Sonnet 4.6 通过率只有 67%；加一份好的 AGENTS.md 之后直接到 100%。GPT 5.3 Codex 同样从 86% 拉到 100%。最反直觉的一行：——一份好文档的杠杆，比一次模型升级还大。 判断二：弱模型受益更大，但强模型也吃这套。The Prompt Shelf 综合 60k+ 仓库数据后画了一条更细的线——弱模型缺乏世界知识，必须靠显式上下文才能在同一个代码库上工作；前沿模型能自己推断大部分约定，但对非显而易见的项目约定（部署步骤、内部 API、仓库特有坑）仍然需要 AGENTS.md。边际价值不同，但没有哪个模型可以裸奔。 判断三：差的 AGENTS.md 比没有还糟。Augment Code 的实测 有点打脸：同一份 AGENTS.md，任务 A 提升了 25%，任务 B 反倒掉了 30%。——规则一旦自相矛盾，模型就开始犯傻。 ...