告別 AI 代理人混亂！AGENTS.md 如何統一你的開發工作流？
厭倦了為每個 AI 程式設計工具客製化指令嗎？來認識 AGENTS.md，一個由 OpenAI、Google 等巨頭共同推出的開放標準，讓你用一個檔案，就能指揮所有 AI 代理人，大幅提升開發效率。
你是否也遇過這種情況？今天用 GitHub Copilot，明天試試 Cursor，後天可能又開了 Google 的新工具。每個 AI 程式設計代理人（Agent）都很強大，但它們就像來自不同國家的同事，你得不斷切換「語言」，為每個工具提供不同的專案背景和指令。
坦白說，這真的有點累人。我們花時間寫了詳細的 README.md，但 AI 常常抓不到重點，還是需要我們手動餵給它一堆設定指令。如果有一個通用的「說明書」，讓所有 AI 代理人都能一看就懂，那該有多好？
好消息是，這個願望現在成真了。
什麼是 AGENTS.md？專為 AI 打造的「專案說明書」
簡單來說，AGENTS.md 是一個開放且供應商中立的標準，專門用來指導 AI 程式設計代理人如何在你專案上工作。你可以把它想像成 「專為 AI 打造的 README」。
這個標準可不是小打小鬧，它的背後站著一群業界的重量級玩家，像是 OpenAI 的 Codex、Google 的 Jules、Cursor、Amp 等等。大家一起坐下來，決定建立一個統一的溝通方式，解決目前 AI 協作的混亂局面。
過去，我們的 README.md 是寫給「人」看的，內容可能包含專案理念、安裝步驟和一些基本用法。但對 AI 來說，這些資訊太模糊了。AI 需要的是更精確、更可執行的指令。AGENTS.md 正是為此而生，它提供了一個固定、可預測的地方，讓我們能把專案的關鍵資訊和工作流程，用 AI 能理解的方式寫下來。
一個檔案，搞定所有 AI？聽起來太棒了吧！
沒錯，這就是 AGENTS.md 最大的魅力所在。
想像一下，你只需要在專案根目錄下建立一個 AGENTS.md 檔案，詳細寫下開發環境的設定技巧、如何運行測試、提交 PR 的格式要求等。之後，無論你使用哪個支援此標準的 AI 代理人，它都會自動讀取這個檔案，並立刻像個資深團隊成員一樣開始工作。
再也不用為每個平台重複設定，也不用擔心 AI 會因為不熟悉專案規範而「好心辦壞事」。這不僅省下了大量的時間和精力，也讓 AI 更順暢地融入我們的開發工作流程。
不只是理論，來看看實戰範例
空口無憑，我們直接來拆解一份 AGENTS.md 的範例檔案，看看它到底有多實用。
# 範例 AGENTS.md 檔案
## 開發環境小撇步
- 使用 `pnpm dlx turbo run where <project_name>` 來跳轉到特定套件，而不是用 `ls` 慢慢找。
- 運行 `pnpm install --filter <project_name>` 來安裝套件，這樣 Vite、ESLint 和 TypeScript 才能正確識別它。
- 使用 `pnpm create vite@latest <project_name> -- --template react-ts` 快速建立一個新的 React + Vite + TypeScript 專案。
- 檢查每個套件 `package.json` 裡的 name 欄位來確認正確名稱，忽略最上層的那個。
## 測試指南
- CI 計畫設定在 `.github/workflows` 資料夾裡。
- 運行 `pnpm turbo run test --filter <project_name>` 來執行該套件的所有檢查。
- 在套件的根目錄下，你也可以直接用 `pnpm test`。合併前請確保所有測試都通過。
- 如果只想跑單一測試，可以加上 Vitest 的 pattern：`pnpm vitest run -t "<test name>"`。
- 修復所有測試或型別錯誤，直到整個測試套件都亮綠燈。
- 移動檔案或更改 imports 後，記得跑 `pnpm lint --filter <project_name>` 確保 ESLint 和 TypeScript 規則仍然通過。
- 即使沒人要求，也請為你修改的程式碼增加或更新測試。
## PR 提交規範
- 標題格式：[<project_name>] <標題>
- 提交前務必運行 `pnpm lint` 和 `pnpm test`。```
看到了嗎？這份文件寫得非常清楚：
- 開發環境小撇步： 這些指令直接告訴 AI 如何在你的 monorepo 專案中導航、安裝依賴。AI 不再需要猜測，可以直接複製貼上指令來執行，大大減少了設定錯誤的機率。
- 測試指南： 從如何運行完整測試，到如何只跑單一測試，再到 Linter 的檢查，所有步驟都一清二楚。AI 在修改完程式碼後，就能自己跑一遍測試，確保程式碼品質，就像真人開發者一樣。
- PR 提交規範： 連 Pull Request 的標題格式都定義好了。這能確保 AI 提交的程式碼貢獻，完全符合團隊的統一規範，省去了我們手動修改的麻煩。
它不只是個檔案，還有個官方網站
這個專案不僅僅是一個 md 檔案的規範，它還有一個簡單明瞭的官方網站：agents.md。
網站上用更簡潔的方式解釋了專案的目標，並展示了一些範例。如果你對這個專案感興趣，想在本地端跑跑看，也非常簡單。
- 安裝依賴：
npm install - 啟動開發伺服器：
npm run dev - 接著打開瀏覽器，前往
http://localhost:3000就可以看到了。
邁向更流暢的人機協作時代
AGENTS.md 的出現，解決了一個非常實際的問題：如何讓 AI 代理人更有效、更一致地理解我們的專案？
它就像一座橋樑，連接了人類開發者的意圖和 AI 代理人的執行能力。透過這個簡單而強大的標準，我們可以期待一個更高效、更無縫的人機協作未來。下一次當你開啟一個新專案時，不妨也為它加上一個 AGENTS.md 檔案吧！
