AI编程实战：让 AI 真正懂你的项目（上下文管理）

写在前面

同样一句话，AI 懂不懂你的项目，产出天差地别。上下文管理，就是让 AI "懂项目"的能力。

一、四层上下文

按下面四层给 AI 喂信息，覆盖越全，AI 越"懂行"：

1. 规则文件：在项目根目录放 AGENTS.md，写清项目约定；
2. 项目结构：让 AI 先读目录树，理解模块关系；
3. 关键文件：本次任务相关的代码直接引用或粘贴；
4. 当前任务：明确这次要改什么、不动什么。

二、AGENTS.md 模板

# 项目约定

- 语言/框架：Python 3.11 + FastAPI
- 运行测试：pytest tests/
- 目录结构：app/ 放业务代码，tests/ 放测试
- 禁止：不要改动数据库迁移文件；不要引入新依赖

放在项目根目录后，多数 AI 工具会自动读取，等于每次对话自带"项目说明书"。

三、让 AI 先读结构

先看一下项目结构，告诉我：主要模块有哪些、本次要改的文件在哪个模块、和它有依赖的文件是哪些

这一步能显著减少 AI 答非所问的概率。

四、上下文不是越多越好

信息过载会让 AI 抓不住重点，也会拉高 token 成本。给"要用的"，不是"全部的"。

提示：判断标准很简单——这句话不给我，AI 会不会猜错？不会，就不给。

小结与下篇预告

这篇建立了上下文管理的四层框架。下一篇《AI编程实战：程序员最该会的 5 个 Prompt 技巧》，把单次提问的质量再拉高一个档次。

小作业

给手头一个真实项目写一份 AGENTS.md（10 行以内），然后让 AI 回答一个关于该项目的问题，对比"有规则文件"和"没有"的差异。