这是一个系列文章，主要分享我最近使用 chatgpt 过程中的一些小技巧，每次分享 3 点，希望你能有所收获。
1 分层维护 AGENTS.md
当一个项目越来越大时，不必把所有规则都塞进根目录的 AGENTS.md。可以把整个仓库都适用的规则放在根目录，再在特定模块中增加更具体的 AGENTS.md。这样 chatgpt 处理某个目录时，既能遵守项目的通用约定，也能获得当前模块的构建、测试和交付要求。
比如可以说：“先检查这个仓库现有的 AGENTS.md 层级，找出重复、冲突或放错位置的规则。通用规则保留在根目录，模块专属规则放到对应目录；先给出调整建议和 diff，我确认后再修改。”
分层的重点不是文件越多越好，而是让每条规则只出现在真正需要它的范围内。
2 为 ai 部署环境保留上下文和交接文档
ai 平台的部署和升级通常会持续多轮。如果每次都从头解释环境用途、组件关系和当前进度，不仅费时间，也容易遗漏关键背景。我会在项目中维护一份简洁的环境说明和交接文档，记录环境角色、版本、已完成事项、已知问题、验证证据和下一步计划，让后续任务可以从当前状态继续。
比如可以说：“根据现有环境清单和交接文档，先确认目标环境、当前版本和上次验证结果，再制定这次升级步骤。完成后更新实际执行结果、失败项和待办事项；未验证的内容标记为 UNKNOWN，不要写入密码、token 或私钥。”
环境清单解决“在哪里做”，交接文档说明“已经做到哪里”。凭据应继续单独保管，文档中只记录安全的引用方式。
3 定期 review 和改进 AGENTS.md
AGENTS.md 不是写完就不再变化的文件。随着项目和工作方式调整，一些规则可能已经过时，另一些问题则会在执行中反复出现。我会定期让 chatgpt 结合近期任务，找出没有生效、表述含糊、互相冲突或重复出现的规则，再决定哪些需要修改。
比如可以说：“回顾最近的任务记录和当前 AGENTS.md，列出反复纠正的问题、已经过时的约束和可以合并的重复规则。每项说明证据、影响和建议修改，先给我 review，不要直接应用。”
更新时尽量保留长期有效、可以执行和能够验证的规则。一次性要求留在当前任务里，避免 AGENTS.md 越写越长，反而让真正重要的约束不容易被看见。