★ FEATURED ARTICLE 1. 为什么你的 AGENTS.md 越写越厚AI 反而越用越笨如果你正在用 Codex、Cursor 或 Claude Code 写代码大概率遇到过这种场景项目根目录的 AGENTS.md 从最初的 30 行三个月后膨胀到 400 行每次 AI 改代码前都要读一遍结果它开始在一些无关紧要的地方反复确认真正该改的文件却迟迟不动。这不是你的错觉而是上下文文件内容策略出了问题。AGENTS.md 是放在仓库目录、给 AI 编码助手看的项目上下文文件目前已被 Codex、Cursor、Zed 等工具广泛采纳。它解决的核心问题是大语言模型没有跨会话记忆每次对话都是全新开始AGENTS.md 让 AI 每次上班前快速完成入职。但 ETH Zurich 的实证研究arXiv:2602.11988发现庞大的 AGENTS.md 会让推理成本上升超过 20%、任务成功率反而下降——因为 AI 会忠实执行过多指令产生大量无效探索。这篇内容面向使用 Codex auth.json 的开发者讲清楚一件事怎么把项目结构、约束与任务边界写成 AI 可读的地图而不是一本它永远翻不完的手册。我会给出可复制的 AGENTS.md 模板、auth.json 配置片段以及一个验证动作——改到 TaoToken 后跑一次真实任务检查 AI 是否按地图定位文件而不是逐条翻手册。先明确一个判断标准后面所有内容都围绕它展开如果 AI 不知道这条信息它会写出错误的代码还是只是不够好的代码前者写进 AGENTS.md后者放进 docs/ 目录根文件只留一行链接。这个标准能帮你砍掉 80% 的冗余内容。2. Codex auth.json 与 TaoToken 的前置准备在写 AGENTS.md 之前得先把 AI 的接入层配好。很多人的 AGENTS.md 写得没问题但 auth.json 里的 Base URL 指向了一个不稳定的端点导致 AI 读取上下文文件时超时表现出来却像是AGENTS.md 没生效。这一章把接入配置讲透。Codex 的认证信息默认放在~/.codex/auth.json这个文件决定了 AI 请求发往哪里、用哪个 Key、调哪个模型。如果你想让 Codex 走 TaoToken 的端点需要同时改三件套Base URL、API Key、Model ID。三者缺一不可只改 Base URL 会出现 401只改 Key 会出现 model not found。先看 auth.json 的完整结构。不同版本的 Codex 字段名略有差异下面这份是当前主流版本可用的配置{ OPENAI_API_KEY: sk-你的TaoToken密钥, OPENAI_BASE_URL: https://taotoken.net/api, model: claude-sonnet-4-20250514, provider: openai }这里有几个坑要提前说。第一OPENAI_BASE_URL结尾不要带/v1TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/apiCodex 会自己拼接路径你多写一层会变成/api/v1/v1/chat/completions直接 404。第二model字段要填 TaoToken 支持的模型 ID不要填gpt-4这种模糊名称具体可用模型去模型对话页面确认。第三provider保持openai即可TaoToken 兼容 OpenAI 协议格式。如果你用的是环境变量方式而不是 auth.json等价配置是这样export OPENAI_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api环境变量的优先级高于 auth.json两者同时存在时以环境变量为准。我建议团队协作场景用 auth.json方便版本管理时排除个人开发用环境变量切换方便。配置完成后先别急着写 AGENTS.md跑一个最小验证请求确认接入层通了curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoToken密钥 \ -d { model: claude-sonnet-4-20250514, messages: [{role: user, content: 回复 OK 两个字母}] }返回里能看到choices[0].message.content为OK说明接入层没问题。如果这里就报错先解决接入问题再往下走否则后面 AGENTS.md 写得再好也白搭。密钥的获取入口在 API Keys 页面接入细节可以对照接入文档。接入层通了之后AGENTS.md 才有意义——因为 AI 每次会话开始时会先读 auth.json 确定我是谁、去哪再读 AGENTS.md 确定这个项目是什么、我该怎么做。两者是串联关系不是并联。3. 可复制的 AGENTS.md 模板与分层配置这一章是核心。我会给出一份可以直接抄的 AGENTS.md 模板然后讲清楚 Monorepo 场景下的分层写法最后给出配套的 settings 片段。先看根目录的 AGENTS.md 模板。注意它的长度——控制在 60 行以内这是刻意的# 项目上下文 ## 这是什么 一个基于 FastAPI 的订单服务对外提供 REST 接口内部通过 gRPC 调用库存和支付服务。 ## 关键命令 - 安装依赖uv sync - 启动开发服务uv run uvicorn app.main:app --reload - 运行测试uv run pytest -x - 架构检查make lint-arch ## 硬性约束 - 所有异常必须通过 BusinessException 抛出禁止直接抛 RuntimeException - Controller 层禁止直接调用 Repository必须经过 Service 层 - 新增接口必须同步更新 docs/api_design.md ## 按需查阅 - TypeScript 约定见 docs/TYPESCRIPT.md - 测试规范见 docs/testing.md - 分层架构见 docs/architecture.md这份模板只有四块项目一句话、关键命令、硬性约束、按需查阅。没有目录树没有代码风格细节没有通用编程知识。为什么因为目录树会过时代码风格该交给 Linter通用知识 LLM 本来就会。现在讲分层。在 Monorepo 里根 AGENTS.md 放全局规则子目录放模块专属规则。Codex 的 discovery 规则是就近优先——AI 操作某个文件时优先读离它最近的 AGENTS.md。所以你的目录结构可以这样组织repo/ ├── AGENTS.md # 全局规则 ├── docs/ │ ├── testing.md │ ├── architecture.md │ └── api_design.md ├── services/ │ ├── order/ │ │ └── AGENTS.md # 订单模块专属规则 │ └── payment/ │ └── AGENTS.md # 支付模块专属规则 └── web/ └── AGENTS.md # 前端专属规则子目录的 AGENTS.md 只写自己独有的部分不重复根文件内容。比如services/payment/AGENTS.md可以这样写# 支付模块上下文 ## 模块职责 处理支付网关对接、退款、对账。不负责订单状态流转。 ## 专属约束 - 所有金额字段使用 Decimal禁止用 float - 调用外部网关必须走 PaymentGatewayClient禁止直接发 HTTP - 幂等键格式{order_id}:{action}:{timestamp}这样根文件保持精简各模块又得到精准指导。AI 处理支付相关任务时上下文窗口里装的是支付模块的专项知识而不是整个仓库的所有规则。配套的 settings 片段如果你用 VS Code Codex 插件可以在.vscode/settings.json里加{ codex.contextFiles: [AGENTS.md], codex.autoReadContext: true, codex.maxContextTokens: 8000 }maxContextTokens这个参数值得说一句。它限制 AI 单次读取上下文文件的最大 token 数设成 8000 能强制 AI 只读最相关的内容避免它把整个 docs/ 目录都塞进上下文。这个值根据你的模型窗口调整太小会漏信息太大就失去了地图的意义。如果你用 Cline 或带 MCP 的工具配置思路一样把 AGENTS.md 注册为上下文源即可。关键是三件套要写全Base URL 指向https://taotoken.net/apiKey 用你的 TaoToken 密钥Model ID 填具体模型名。任何一件缺失AI 都读不到 AGENTS.md。4. 验证请求跑一次真实任务看 AI 是否按地图定位配置写完了怎么知道 AGENTS.md 真的生效了不能靠感觉它变聪明了要设计一个可观测的验证任务。我常用的验证方法是给 AI 一个需要跨文件定位的任务观察它的行为路径。具体操作如下。第一步在项目里制造一个地图指向的场景。比如在docs/testing.md里写一条特殊规则## 测试数据约定 所有测试用例的订单 ID 必须以 TEST_ 开头方便清理。然后在根 AGENTS.md 的按需查阅里保留指向docs/testing.md的链接。第二步给 AI 下这样一个任务给 order service 的 create_order 方法补一个单元测试。第三步观察 AI 的行为。如果 AGENTS.md 生效AI 应该先读根 AGENTS.md看到测试规范在docs/testing.md主动读取该文件然后在写测试时用TEST_开头的订单 ID。如果 AGENTS.md 没生效AI 会直接凭经验写测试订单 ID 可能是123或order_001。这个验证的关键是可观测——你能从 AI 的输出里明确看到它是否读了地图指向的文件。我试过把这个验证跑在三个不同项目上AGENTS.md 配置正确时AI 读取docs/testing.md的概率在 90% 以上配置缺失时这个概率掉到 20% 以下。再给一个更严格的验证检查分层是否生效。在services/payment/AGENTS.md里写## 金额处理 所有金额计算必须用 Decimal并在注释里标注精度。然后让 AI 改支付模块的一个金额计算函数。如果分层生效AI 会读services/payment/AGENTS.md并遵守 Decimal 约束如果它读的是根 AGENTS.md里面没这条就会用 float。这个对比能直接证明就近优先机制在工作。验证通过后把这次任务的成功路径记下来作为后续迭代的基线。每次改 AGENTS.md都重跑一遍这个任务看行为是否退化。这就是 Bad Case 驱动迭代的起点——不是凭空猜 AI 会犯什么错而是从真实任务里观察它实际犯了什么错。5. 本篇常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices配置过程中最容易卡住的几个报错这一章逐个拆解。这些报错看起来像 AGENTS.md 的问题实际上大多是接入层或配置格式的问题。报错一401 Unauthorized{error: {message: Invalid API key, type: invalid_request_error}}这个报错说明 Key 不对或没传。排查顺序先确认 auth.json 里的OPENAI_API_KEY是不是完整的 TaoToken 密钥以sk-开头再确认环境变量里有没有一个旧的OPENAI_API_KEY覆盖了它环境变量优先级更高最后确认请求头里Authorization: Bearer sk-xxx格式正确Bearer 后面有一个空格。三件套里 Key 这一件出问题最典型的表现就是 401。报错二local proxy failedError: local proxy failed to connect to upstream这个报错通常出现在你本地配了转发规则但转发目标写错了。检查OPENAI_BASE_URL是不是https://taotoken.net/api注意不要写成http也不要多加端口号。如果你之前配过其他端点把旧的配置彻底清掉包括 shell 的.zshrc、.bashrc里的 export以及 auth.json 里的残留字段。这个报错和 AGENTS.md 无关但很多人会误以为是上下文文件没生效。报错三reading choices 相关错误Error: cannot read property choices of undefined这个报错说明请求发出去了但返回体结构不对。常见原因是 Model ID 填错了——你填的模型 TaoToken 不支持返回了一个错误结构客户端却按正常结构去解析choices。解决办法是去模型对话页面确认可用模型列表把 auth.json 里的model字段改成列表里存在的 ID。三件套里 Model ID 这一件出问题最典型的表现就是这个。报错四OAuth 相关错误Error: OAuth token expired or invalid如果你用的是 Codex 的 OAuth 登录方式而不是 API Key可能会遇到这个。OAuth 和 API Key 是两套认证机制走 TaoToken 端点时建议统一用 API Key避免 OAuth token 过期导致的间歇性失败。在 auth.json 里删掉 OAuth 相关字段只保留OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL。报错五AGENTS.md 被读取但规则没生效这个不是报错是静默失败。表现是 AI 确实读了 AGENTS.md但没遵守里面的约束。排查方向一是规则写得太模糊比如注意代码质量这种无法执行的描述改成所有异常必须通过 BusinessException 抛出这种可验证的二是规则被埋在长文件里AI 的注意力被稀释了把关键规则提到文件前 20 行三是规则和 AI 的默认行为冲突太强需要在规则里加一句这条优先于你的默认习惯。排查完这些如果还有问题对照接入文档检查配置格式或者去 API Keys 页面重新生成一个密钥试试。大部分接入问题都能通过重新走一遍三件套配置解决。6. 把地图交给 AI把手册留给自己回到开头那个判断标准不写会出错的内容进 AGENTS.md只是不够好的内容进 docs/。这套策略的本质是把 AI 的上下文预算当成稀缺资源来管理。我自己的项目里根 AGENTS.md 稳定在 50 行左右docs/ 目录下有 6 个专题文档。每次 AI 犯错我先问这条规则该放哪全局约束进根文件模块细节进子目录专题知识进 docs/。三个月下来AGENTS.md 只增加了 8 行但 AI 的任务成功率明显提升——因为它每次读到的都是当前任务真正需要的信息而不是一本翻不完的手册。如果你想让 AI 长期跑编码任务或 Agent 流程可以考虑 Coding Plan它的上下文管理策略对地图式 AGENTS.md 更友好。日常验证模型行为用模型对话页面快速试。接入配置的细节都在接入文档里密钥管理在 API Keys 页面。最后留一个可执行的收尾动作打开你现在的 AGENTS.md数一下行数。如果超过 100 行挑出不写会出错的规则留下其余全部移到 docs/根文件只留链接。然后跑一次第 4 章的验证任务对比改动前后的 AI 行为。这个动作做完你就有了自己的第一版地图。
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