你们有对所有 AI 建立一套公共的统一规范吗？

[ldy619354397]

假如说实际使用中可能用到多个 AI ，比如说 Claude 、Codex 、WorkBuddy 等，你们有对所有 AI 建立一套公共的统一规范吗，比如说哪些 AI 可以做，不用找我确认，哪些严禁禁止 AI 操作； AI 工具类只要下载一次，统一路径，不同 AI 不要重复下载；个人使用 AI 习惯等等。

我是今天在对一个项目进行 AI 编程前期规范，突然意识到可以建立一套 AI 公共的统一规范

[clemente]

很难定义那些是 common 的，抽象出来的 common 的大多对齐也没解决关键问题

除了安全方面

[clemente]

AGENTS.md + CLAUDE.md 来定义公共的约束

具体的业务动作或者开发动作 skill 写到.agent/skill 里面 然后软链接到 .claude 等其他工具的 skill 读取目录

[clemente]

环境类的 最好自己提前打包准备好 所有可能用的工具。
每次让 agent 自己找自己下 很浪费 token

统一 harness + skill 对齐 有点用

[ldy619354397]

@clemente 也不能这么讲，比如说工具类调用，可以明确告诉 AI ，这个工具在本机已经安装，可以按照文档路径直接调用，你不用重复安装

[ldy619354397]

@clemente 你说的提前打包准备好，就是这套公共的统一规范内容之一，会告诉 AI 工具类在哪个路径下，你可以直接调用

[ychost]

一般就强调用 XX 指南，比如 Go 就用 Goolge 的编码指南，Java 就用阿里巴巴的编码指南，AI 能知道是啥

[jfds]

https://agents.md/

[ldy619354397]

@ychost 但是总有一些针对个人习惯的个性化配置不是吗，可以基于公共的编码指南进行微调

[ntdll]

通常没有，这类工具我是直接 yolo 模式在 docker 里运行，什么都别问我。就是干。

哪怕搞坏了，最多就是重启容器的事情。除了浪费 token ，不会有太大的损失。

[IssueCaleb]

有的来着，目前使用一个月左右体验下来没有特别明显问题。

[elias94]

现在是抢市场的时期，谁来给你搞统一，肯定是我技术高，我就有话语权

等以后，市场慢慢稳定了，说不定才有统一标准的机会

[codingmiao]

大家的规范里都写什么呢，我好像都没怎么给 ai 单独定过规范，每次都是任务告诉它，让它写个 todo.md ，我再和它说哪些地方不对，搞好以后就让它按 todo 来干活了

[ykb8121]

https://github.com/walkinglabs/learn-harness-engineering/tree/main

[remarrexxar]

早期一些好用的约束 md 或者约束型 skill 随着模型迭代已经成负担了，现在模型和相关 agent 都在快速迭代，统一规范收益不足

[ldy619354397]

@elias94 这个规范不是针对平台，是对自己本机电脑 AI 进行约束和规范

[ldy619354397]

@remarrexxar 所以 md 自己过审一下，不能照抄网络上分享的，规范太多反而是负担

[remarrexxar]

@ldy619354397 #16 不仅如此，当下觉得可行的，验证下来有效的，也许过一段时间不知不觉就是累赘了。那么谁来负责不断评估和迭代呢。

[archxm]

书同文车同轨吗？

[bearbest]

项目不同很难统一吧，上下文很珍贵，不能一股脑把所有约束都加进去。
我自己弄得 CTXPM 协议也只是解决了其中一些问题，比如公共 AI 资源和项目 AI 资源分离（大部分都是 skill 和 mcp ），但是 rule 、memory 这些项目逻辑强依赖的资源还是要根据自己当前的项目进行定义。

[prosgtsr]

只有一些很基础的，比如每次改完都要 commit

[molvqingtai]

现在连最终的 hermes 是什么样都没有定义呢，怎么定义标准