AGENTS.md 是让 Claude Code、Codex、Cursor 等多家 AI 编程工具共享同一份项目说明的开放标准。本文解释它解决什么问题、该放什么内容，附完整可抄模板，以及和 CLAUDE.md、.cursor/rules 的配合关系。

每次开新会话都要重复交代项目规范？CLAUDE.md 和 .cursor/rules 是 Claude Code、Cursor 各自的项目记忆文件。本篇讲清楚放哪、怎么生效、该写什么不该写什么，附可直接复制的实例，以及和 AGENTS.md 的分工、规则分层和常见坑。

项目一大，AI 就开始忘事、越聊越偏——这不是模型变笨了，是上下文没管好。本文讲清楚漂移为什么发生、管 token 的实战手段、防漂移策略，并给出一套长项目上下文管理 checklist，让 AI 在整个项目周期里保持"在状态"。

AI 写飞了、方向跑偏、返工没完——根源通常是一开始没说清要做什么。本文讲透 SDD 四步法（规范驱动开发），帮你在 AI 编程里建立"可审、可验、可回溯"的工程习惯，附真实小例子和故障排查表。

同一个仓库想同时跑多个 AI Agent，却发现它们在同一批文件上互相覆盖？git worktree 让你从一个仓库 checkout 出多个独立工作目录，每个目录跑一个 Agent，互不干扰、合并有序。本文给可跑命令、AI 并行配合方案和故障排查表。

AI没有记忆，每次新对话都是空白状态——上次你费尽口舌纠正的问题，这次它照犯。唯一的解法是把每次踩的坑固化成规则，写进CLAUDE.md/.cursor/rules/AGENTS.md，让它下次自动避开。这篇讲清楚"踩坑→提炼规则→写入→验证"这个飞轮，以及规则怎么写才真的有效。

AI 在小项目里神乎其神，到了几十万行的 monorepo 就开始"不知所措"——不是能力不够，是你喂给它的方式不对。这篇讲清楚大库的现实边界、分治喂法、monorepo 包隔离、跨仓协调流程，以及什么时候得你自己来定架构。

AI 写得快，但会埋雷——硬编码密钥、SQL 注入口子、N+1 查询、越权接口，看着能跑却留着祸根。本文讲清楚审 AI 代码的四个重点（功能/安全/性能/可维护），给一张可直接对照的 review 清单，以及用 hook 和 CI 把 review 变成流程强制项的方法。

用 TDD 思路驾驭 AI——先让 AI 根据需求写测试（定义"对是什么样"），再让它写实现直到测试全绿。测试成了 AI 的验收标准和护栏，防止它跑偏和悄悄回归。本文讲清流程、给出可跑 Python/Node 双示例、整理故障表和常见坑。