[AI 编程] 如何给已有项目添加合适的预读取文档，提高准确率

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

GitNexus

说白了就是 lang-term memory ，这里面又分为动态记忆和静态记忆

@lmmlwen 动态记忆比较成熟的是 mem0/hindsight ，静态记忆可用的很多，黑曜石不错，但是这些都不是重点，重点在于记忆文件的演化，也就是所谓的演化记忆，最终形成一套类似 CI/CD 的持续交付部署的 memory-driven 开发流程