В современном мире искусственный интеллект становится неотъемлемой частью разработки программного обеспечения. Особенно ярко это проявляется в использовании AI-агентов, которые помогают автоматизировать множество задач, от написания кода до комплексного анализа проектов. Однако получить действительно полезные результаты от подобных помощников можно только при условии чёткой и правильной организации инструкций, которыми они руководствуются. В противном случае, несмотря на мощь самих технологий, выходные данные часто оказываются посредственными и не соответствуют ожиданиям. Одним из ключевых подходов для повышения эффективности взаимодействия с ИИ является создание единого источника правды — master-файла с инструкциями AGENTS.
md. Этот файл содержит постоянные правила, которые формируют базис всех последующих диалогов и действий агента. Такая централизация помогает избежать путаницы, дублирования и расхождений в настройках для разных инструментов, тем самым экономя время и силы разработчиков. Проблема разрозненности инструкций особенно актуальна для специалистов, работающих с несколькими инструментами искусственного интеллекта, такими как Claude, Cursor, Gemini CLI, Codex или Firebender. Каждый из них изначально требовал собственный файл с правилами: CLAUDE.
md, .cursor/rules, GEMINI.md и так далее. При необходимости одновременно поддерживать несколько проектов или использовать несколько платформ, подобное множество отдельных файлов очень быстро становится непрактичным. К счастью, большинство современных AI-инструментов постепенно приходит к единому стандарту ANTS.
md. Это значит, что для многих задач можно использовать один универсальный файл с главными инструкциями для всех агентов. Перенос всех правил в этот единый файл значительно упрощает процесс управления ними. Вы вносите изменения в одном месте, и они автоматически применяются ко всем рабочим инструментам. Создание такого центрального файла начинается с простого действия — создания файла AGENTS.
md в корне проектной папки. Далее, для быстрой и корректной генерации начального шаблона можно воспользоваться командами, которыми снабжены некоторые инструменты, например, команда /init в Claude Code. Она анализирует структуру проекта и выдает рекомендации для записи в AGENTS.md. Если же вы не пользуетесь подобными автоматизированными командами, можно создать файл вручную.
В нем прописываются общие правила и контекст, которые потом уточняются и адаптируются под особенности конкретных проектов. Сам процесс редактирования становится намного эффективнее, если использовать средства версионирования кода и интеграцию с современными IDE. Чтобы обеспечить синхронизацию AGENTS.md с другими ИИ-платформами, полезно создать символические ссылки или сопоставления. Например, для Gemini CLI достаточно добавить в папку .
gemini файл settings.json с указанием на AGENTS.md. Аналогично для Firebender необходимо настроить файл firebender.json, связав правила с AGENTS.
md. Такой подход гарантирует, что, как только вы обновите master-файл, все инструменты автоматически загрузят актуальные инструкции. Эффективным дополнением к такой инфраструктуре является использование вложенных AGENTS.md, то есть размещение специальных настроек по папкам или модулям проекта. Это позволяет избежать избыточного наполнения главным файлом и повышает релевантность информации — агентам передаются лишь те инструкции, которые нужны для работы с конкретной частью кода.
Этот уровень гибкости заметно улучшает производительность и качество выдачи со стороны AI. На уровне пользователя также стоит организовать персональные правила и предпочтения. Многие инструменты поддерживают настройку пользовательских AGENTS.md, которые настраиваются отдельно от проектных. Это удобно для установки глобальных предпочтений в работе агентов, адаптации их к личному стилю кодирования и решению типичных задач.
Параллельно с AGENTS.md полезным является создание папки .ai, где удобно хранить дополнительные AI-ресурсы — шаблоны промптов, планы выполнения больших задач, временные файлы. Благодаря такой структуре вся AI-среда становится более прозрачной и управляемой. В целом, вложение усилий в организацию единого источника правды для AI-инструкций окупается с лихвой.
Разработчики отмечают значительное улучшение результатов работы агентов, снижение необходимости повторного ввода одних и тех же правил и более высокую скорость разработки. Отзывы сообщества также подтверждают важность продуманной организации инструкций как одного из критических факторов успешной работы с AI. Постоянная оптимизация AGENTS.md, будь то уточнение правил, удаление избыточных повторов или настройка новых контекстов, помогает поддерживать качество взаимодействия с AI на самом высоком уровне. Проверка того, какие контексты и инструкции в данный момент используются агентом, позволяет своевременно корректировать и улучшать их, справляясь с возникающими нюансами.
Таким образом, переход к единому файлу AGENTS.md и грамотное управление им становится мостом между разработчиком и мощью современных AI-инструментов. Это не просто удобство — это необходимый шаг для тех, кто хочет раскрыть потенциал искусственного интеллекта в программировании и сделать свои проекты действительно эффективными и инновационными. Если говорить о будущем, то тенденция к стандартизации и централизации AI-инструкций только усилится. Внедрение модульных и гибких систем, способных подстраиваться под специфику каждого проекта и пользователя, станет нормой.
А пока что, начав применять практики единого источника правды уже сегодня, вы обеспечите себе прочный фундамент для успешной работы с AI и экономию значительных ресурсов в дальнейшем.
