CAPABILITIES

CAPABILITIES

• 优先使用Kubernetes API客户端库
• 支持Helm图表生成和模板优化
• 能识别Istio服务网格配置模式

**移动端开发**
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## CAPABILITIES
- Flutter组件优先于原生Android/iOS代码
- 支持Provider状态管理模式
- 自动生成响应式布局适配代码

数据科学

## CAPABILITIES
- 数据处理优先使用Pandas而非NumPy
- 可视化默认采用Plotly交互式图表
- 支持Scikit-learn模型训练最佳实践

⓷ 设置基础约束规则
防止AI生成不符合项目规范的代码：

## CONSTRAINTS
- 所有代码必须通过ESLint检查
- 禁止使用已弃用的API和库版本
- 云原生项目中容器镜像必须指定非latest标签

第二阶段：场景定制（深度适配）

本节将帮助你：针对特定开发场景优化AI行为，提升代码生成质量和相关性

通过[SCENARIO]标签创建场景化配置，实现AI助手的"角色扮演"能力：

云原生开发场景示例

[SCENARIO:微服务设计]
- 自动检测服务边界并建议API网关配置
- 生成符合OpenTelemetry规范的分布式追踪代码
- 推荐基于KEDA的自动扩缩容策略

[SCENARIO:配置管理]
- 敏感信息必须使用Secret而非ConfigMap
- 环境变量统一使用.env文件管理
- 配置变更需包含版本控制说明

数据科学场景示例

[SCENARIO:数据清洗]
- 缺失值处理优先使用中位数填充数值型数据
- 分类变量默认采用独热编码
- 自动检测并处理异常值（3σ原则）

[SCENARIO:模型训练]
- 必须包含训练/验证/测试集划分代码
- 自动添加模型保存和加载功能
- 生成模型性能评估指标可视化代码

反常识配置技巧：解锁AGENTS.md隐藏潜力

技巧1：负向提示优于正向列举

与其列出允许使用的库，不如明确禁止不推荐的选项：

## CONSTRAINTS
- ❌ 禁止使用jQuery（优先使用React Hooks）
- ❌ 避免使用任何Promise回调嵌套（必须用async/await）

效果：AI理解禁止项比记住允许项更容易，减少配置维护成本

技巧2：优先级权重设置

通过星级评分引导AI偏好：

## PREFERENCES
- ⭐⭐⭐ TypeScript > JavaScript
- ⭐⭐ ESLint + Prettier > TSLint
- ⭐ functional components > class components

效果：帮助AI在多种可行方案中做出符合项目偏好的选择

技巧3：上下文锚定技术

在配置中嵌入项目特定术语的解释：

## GLOSSARY
- "用户画像"：指包含用户行为、偏好的JSON对象，结构见models/UserProfile.ts
- "冷启动"：系统首次部署时无历史数据的初始化状态
- "特征工程"：特指基于业务规则的特征提取，非自动特征学习

效果：解决AI对项目特定术语的理解偏差，减少沟通成本

第三阶段：团队协同（规模化应用）

本节将帮助你：实现团队级AI配置共享，建立持续优化机制

团队配置共享流程

1. 创建团队级AGENTS.md模板库
2. 项目根据需求继承并扩展基础模板
3. 定期同步更新核心配置规则
4. 建立配置评审和优化机制

配置版本控制策略

## VERSION HISTORY
- v1.0 (2023-09-01): 初始版本，基础能力定义
- v1.1 (2023-10-15): 新增微服务场景配置
- v1.2 (2023-12-01): 优化数据处理规则，增加GLOSSARY

四、诊断式问题解决：配置问题排查指南

配置不生效的常见原因及解决方案

问题现象	可能原因	排查步骤	解决方案
AI忽略配置规则	文件位置错误	1. 确认AGENTS.md在项目根目录 2. 检查文件名拼写是否正确	将文件移动到项目根目录，确保文件名为AGENTS.md
部分规则生效	规则冲突	1. 检查是否有重复定义的规则 2. 确认是否使用了正确的语法格式	合并重复规则，确保使用标准Markdown格式
工具不识别配置	工具版本过旧	1. 检查开发工具版本 2. 查阅工具对AGENTS.md的支持说明	更新工具到最新版本，确认支持AGENTS.md规范

配置效果验证方法

1. 冒烟测试：使用标准提示词测试AI是否遵循基础规则
2. 场景测试：针对关键场景进行专项测试（如"生成一个用户认证API"）
3. 对比测试：比较配置前后AI输出的代码质量和符合度
4. 用户反馈收集：建立团队反馈渠道，持续优化配置

五、配置模板速查表

基础模板（适用于任何项目）

# AGENTS.md

## CAPABILITIES
- 代码自动补全和生成
- 代码质量检查建议
- 文档生成支持

## CONSTRAINTS
- 所有代码必须遵循项目代码规范
- 优先使用项目已有的库和框架
- 避免生成未经验证的第三方库调用

## PREFERENCES
- 代码风格：遵循项目.eslintrc配置
- 注释规范：使用JSDoc格式
- 错误处理：优先使用try/catch而非error-first回调

云原生开发扩展模板

[SCENARIO:Kubernetes资源]
- 生成Deployment时必须包含资源限制
- Service定义需指定selector和ports
- ConfigMap和Secret需分开管理

[SCENARIO:CI/CD]
- 流水线配置优先使用GitHub Actions
- 镜像构建必须包含多阶段构建优化
- 部署前必须包含安全扫描步骤

移动端开发扩展模板

[SCENARIO:UI组件]
- 优先使用项目设计系统组件库
- 必须支持深色/浅色模式切换
- 触摸区域尺寸不小于44x44dp

[SCENARIO:性能优化]
- 列表必须使用虚拟化渲染
- 图片加载需包含懒加载和占位符
- 避免在主线程执行耗时操作

数据科学扩展模板

[SCENARIO:数据加载]
- 大文件必须使用分块加载
- CSV文件优先使用pandas.read_csv
- 数据路径统一使用pathlib管理

[SCENARIO:模型部署]
- 模型必须序列化为ONNX格式
- 推理代码需包含输入验证
- 性能指标需包含推理延迟和内存占用

通过AGENTS.md，你不仅获得了一个配置文件，更获得了一种与AI助手高效协作的方法论。从解决当下的配置混乱问题，到建立团队级的AI协作规范，再到形成持续优化的AI辅助开发流程——AGENTS.md正在重新定义开发者与AI的协作方式。现在就开始创建你的AGENTS.md，让AI助手真正成为理解你项目需求的专业伙伴。

要开始使用AGENTS.md，请克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ag/agents.md