60B Token 沉淀的 AGENTS.md 工程规则

是什么 这是一条把个人 AI 编程实践压缩成项目规则的经验分享。Marcos Hernanz 表示，在约 60B token 的使用过程中，将反复验证过的判断写入 AGENTS.md，用来约束 Agent 的实现倾向。其论点链条是：Agent 容易扩大问题空间、引入过度设计，因此需要明确的工程边界来减少架构漂移。

核心设计 规则形成了清晰的优先级：先删除过时路径，再从最小可用的端到端版本开始，随后分层增加能力；同时保持模块化、关注点分离，优先复用成熟库和已有依赖，并避免临时架构。最值得借鉴的是把“简单实现”和“长期决策”同时纳入约束：当前代码可以小，但不应故意制造未来必然替换的过渡层。这相当于把资深工程师的判断转化为 Agent 可持续读取的治理上下文。

边界与风险 作者明确提醒该规则只适合 side project，直接用于生产环境可能破坏代码库。删除向后兼容层并不适用于公共 API、数据迁移或多人协作系统；“最简单”也不能压过安全、测试、可观测性与可访问性要求。更稳妥的做法是把它当作默认工程偏好，再叠加仓库自身的约束、CI 和代码审查。