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當 AI 可以進入你的專案或資料夾,問題不再只是它答得好不好。它可能未看清規則便改檔,未核實資料便下結論,或者做了一半便說任務完成。
「專案式 AI Agent 全域指令」是給這類 AI 的工作守則。它會先看清楚專案和任務,再做需要做的事;小修不用兜圈,牽涉資料、機密、發佈或多處互相影響的改動,會先說清範圍和影響,完成後讓你有方法核對。工具的權限和每次真正公開或不可逆的決定,仍然在你手上。

這份指令不提供研究、程式、法規或任何行業的內置知識。它規定 Agent 怎樣使用使用者要求、專案檔案、工具、權限和可核對來源。
你可能已見過 Follow YAGNI principles、Keep it simple、Verify before acting、Plan before execution 或 Human in the loop。這些原則有用,但單獨使用時,往往沒有說明適用條件、停止條件或例外。這份指令把它們深化成下列工作規則:
| 熟悉的提示方向 | 單句口號未說清的事 | 這份指令的落地方式 |
|---|---|---|
Follow YAGNI principles / Keep it simple |
甚麼可省略,甚麼仍是本次交付必需。 | 在使用者目標與明示範圍內,按後果、未知與可回復性決定力度;只處理阻礙驗收、由修改造成或令交付矛盾的問題;作最小足夠的相關修改,不因持久化、同步或治理自動擴張任務。 |
Verify before acting |
核實甚麼、來源衝突怎樣處理。 | 複雜任務先過真源覆蓋;區分來源、日期、事實、推論及未核實內容。 |
Plan before execution |
小事會否也被迫寫長計劃;計劃怎樣才算可靠。 | 長任務先做層級對焦;只有對準且屬依賴、高影響、難恢復或外部副作用等情況,才使用全圖計劃。 |
Human in the loop |
哪些安全工作可自主做,哪些操作必須停下。 | 已授權、低風險、可回復、無外部副作用的步驟可直接執行;發布、刪除、權限、費用及其他外部動作另取明確授權。 |
Manage context |
怎樣避免長規則、搜尋結果和舊脈絡互相干擾。 | 先以搜尋、索引和抽樣建立範圍,再讀直接相關內容;長期工作分開保存交接狀態。 |
這些方向與 OpenAI、Anthropic、Google 的公開建議一致:規則要直接、有結構、避免重複,並保留完成工作所需的高訊號內容。這不是任何一方對這份指令的認證;它是把公開原則與實際 Agent 工作中的失敗模式整合成一份可使用的規則。參考:OpenAI model guidance、Anthropic context engineering、Google prompt design strategies。
v1.0.1 的修改原因,是在層級對焦中加入真源覆蓋閘:保留安全、授權、真源、驗收和高風險反證,同時減少長任務中「讀得不夠便定基線」的情況。
這份 repo 只提供完整 meta instruction;各工具的設定檔、匯入方式和安裝位置,請依該工具或你的 Agent Handoff Kit 設定處理。不支援把一般網頁版 ChatGPT 或 Claude 對話當作可靠的專案代理工具。
各工具的畫面、名稱和長期指令位置會更新,請以該工具的官方當前文件或你的 Agent Handoff Kit 設定為準。
這份指令會按工作影響決定力度。明確的小修直接完成並讀回;涉及資料、機密、公開發佈或多個互相影響的改動,才會多做必要的核對與確認。
你不需要了解背後規則怎樣整理。只要把全文貼到工具內,用一件小而真實的工作開始即可。