你的 AGENTS.md 多久没体检了？

柏林ACS · 2026-08-02 · 读完约需 5 分钟

一个项目的 AGENTS.md 写了八个月，从最初的半屏长到三屏。最近 AI 的表现越来越怪：回答有时详尽有时极简，新功能里冒出旧技术栈的写法，还有些规则，你盯着看，想不起来它为什么存在。

模型没有退化，是配置老化了。配置从写完那天开始老化，老化的方式主要有四种。

病灶一：过期条目。 文件里还躺着旧技术栈的约束、已下线功能的注意事项、换掉的品牌名。AI 在新旧两套指令之间摇摆，行为变得不可预测。

病灶二：相互矛盾。 "回答要详尽"和"回答要简洁"同时躺在文件里，各自都有道理，谁也没被删掉。结果是 AI 每次随机满足其中一条——你看到的是"它怎么又不听话了"。修法通常不是删除其一，而是补边界："列表场景从简，解释场景从详"。

病灶三：随口偏好混入。 第 09 篇聊过的那类：你都想不起来什么时候写的条目，语气像聊天记录（"尽量别搞太复杂哈"）。它们照样在生效，出了问题无从排查。

病灶四：覆盖偏科。 几十条产出规范——别写注释、别用某库、别超过多少行——而定位、受众、取舍标准一片空白。结果每条规范都被遵守了，做出来的东西却不符合需要：规范管的是"怎么写"，没有人告诉它"什么算好"。

四种病灶对应一次体检的动作。逐条问三个问题：今天还成立吗？和别的条目矛盾吗？当时是经过决定写进来的吗？然后退一步看分布：约束是全部堆在规范上，还是定位、原则、协作各有着落？

体检结束时，每条配置落进三栏之一：保留（今天仍成立）、修订（方向对，但过期或有歧义，补边界）、下线（不再成立，或本就不该入库）。

两个细节值得说清楚。一是频率：项目里程碑、AI 表现明显漂移、或者每季度一次，哪个先到按哪个。二是修订与下线要单独提交、写清原因——这份文件的提交历史，就是项目搜索演化的历史：什么时候学会了什么，什么时候放弃了什么。下线是流程的正常出口，没有出口的配置库只会越长越臃肿。

体检清单放在公开仓库 acs-templates 的"场景清单"目录里，照着查一遍大概二十分钟。如果你用 Claude Code，acs-skills 里的 acs-config-review 是它的自动执行版。理论出处是《AI认知搜索理论》第九章与第十三章。

体检不用隆重，下一个里程碑就是现成的时机。之后我们换个话题——现在很多 AI 产品都有"记忆"功能，它到底记住了什么，又漏掉了什么？