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wiki/concepts/AGENTS.md.md

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-title: "AGENTS.md"
-type: concept
-tags: [opencode, openclaw, project-context, agent]
-sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban, 万字讲透openclaw-workspace深度解析-2026-03-21]
-last_updated: 2026-03-21
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-
-## Definition
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-**AGENTS.md** 是 AI Agent 框架中定义 Agent **工作说明书**的核心文件。存在两种语境：
-
-1. **OpenCode 语境**（自动生成）：位于项目根目录，由 `/init` 命令自动分析项目结构生成，包含项目结构、编码规范、约定俗成等上下文信息，帮助 AI 理解项目的整体背景。
-
-2. **OpenClaw 语境**（手动配置）：位于 `~/.openclaw/workspace/`，是用户手动编写的岗位说明书，定义 Agent 的职责、边界、多 Agent 协作流程。
-
-## OpenCode: 自动生成
-
-运行 `/init` 命令后，OpenCode 会自动分析项目结构并生成 `AGENTS.md`：
-
-```bash
-cd /path/to/project
-opencode
-/init
-```
-
-最佳实践：
-- **纳入版本控制**：OpenCode 官方建议将 AGENTS.md 提交到 Git，以获得一致的跨团队体验
-- **持续维护**：随着项目演进，定期更新 AGENTS.md 以反映最新的架构决策
-- **具体示例**：提供代码示例和模式说明，帮助 AI 生成符合项目风格的代码
-
-## OpenClaw: 手动配置
-
-在 OpenClaw 中，AGENTS.md 回答的是：
-- 这个 Agent 叫什么，主要职责是什么？
-- 遇到什么类型的任务该用什么方式处理？
-- 有哪些事情是绝对不该做的？
-- 当用户说某类话时，该优先走哪套流程？
-- 在多 Agent 场景里，该怎么协调其他 Agent？
-
-**经验法则**：300-500 字的 AGENTS.md，比 2000 字的更有效。边界比能力描述更重要——LLM 默认会"发挥创意"，需要约束。
-
-**场景触发优于通用指令**：与其写"始终保持专业语气"，不如写"当用户问技术问题时，使用专业准确的措辞；当用户随意聊天时，语气可以轻松一些"。
-
-## Related Concepts
-
-- [[OpenCode]] — OpenCode 语境下生成和使用 AGENTS.md 的核心工具
-- [[OpenClaw]] — OpenClaw 语境下 AGENTS.md 所属的框架
-- [[SOUL.md]] — Agent 性格档案，与 AGENTS.md 分工明确
-- [[Agent Specialization]] — AGENTS.md 定义多 Agent 协作的核心机制
-- [[Plan Mode]] — 利用 AGENTS.md 提供充足上下文以生成精准方案
-- [[Vibe Coding]] — AI 辅助编程的工作流理念
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+title: "AGENTS.md"
+type: concept
+tags: [opencode, openclaw, project-context, agent]
+sources: [如何在ubuntu上安装opencode并配置vibe-kanban, 万字讲透openclaw-workspace深度解析-2026-03-21]
+last_updated: 2026-03-21
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+## Definition
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+**AGENTS.md** 是 AI Agent 框架中定义 Agent **工作说明书**的核心文件。存在两种语境：
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+1. **OpenCode 语境**（自动生成）：位于项目根目录，由 `/init` 命令自动分析项目结构生成，包含项目结构、编码规范、约定俗成等上下文信息，帮助 AI 理解项目的整体背景。
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+2. **OpenClaw 语境**（手动配置）：位于 `~/.openclaw/workspace/`，是用户手动编写的岗位说明书，定义 Agent 的职责、边界、多 Agent 协作流程。
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+## OpenCode: 自动生成
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+运行 `/init` 命令后，OpenCode 会自动分析项目结构并生成 `AGENTS.md`：
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+```bash
+cd /path/to/project
+opencode
+/init
+```
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+最佳实践：
+- **纳入版本控制**：OpenCode 官方建议将 AGENTS.md 提交到 Git，以获得一致的跨团队体验
+- **持续维护**：随着项目演进，定期更新 AGENTS.md 以反映最新的架构决策
+- **具体示例**：提供代码示例和模式说明，帮助 AI 生成符合项目风格的代码
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+## OpenClaw: 手动配置
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+在 OpenClaw 中，AGENTS.md 回答的是：
+- 这个 Agent 叫什么，主要职责是什么？
+- 遇到什么类型的任务该用什么方式处理？
+- 有哪些事情是绝对不该做的？
+- 当用户说某类话时，该优先走哪套流程？
+- 在多 Agent 场景里，该怎么协调其他 Agent？
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+**经验法则**：300-500 字的 AGENTS.md，比 2000 字的更有效。边界比能力描述更重要——LLM 默认会"发挥创意"，需要约束。
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+**场景触发优于通用指令**：与其写"始终保持专业语气"，不如写"当用户问技术问题时，使用专业准确的措辞；当用户随意聊天时，语气可以轻松一些"。
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+## Related Concepts
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+- [[OpenCode]] — OpenCode 语境下生成和使用 AGENTS.md 的核心工具
+- [[OpenClaw]] — OpenClaw 语境下 AGENTS.md 所属的框架
+- [[SOUL.md]] — Agent 性格档案，与 AGENTS.md 分工明确
+- [[Agent Specialization]] — AGENTS.md 定义多 Agent 协作的核心机制
+- [[Plan Mode]] — 利用 AGENTS.md 提供充足上下文以生成精准方案
+- [[Vibe Coding]] — AI 辅助编程的工作流理念