🔖 architecture.mdc
Самая главная инструкция. В ней описана либо текущая архитектура проекта, либо план по ее развитию, если проект только создан. Честно говоря, такой документ будет полезен при любом рабочем пайплайне (с использованием ИИ или без). Он помогает упорядочить и закрепить основные решения. В идеале стоит расписать пример организации эталонной фичи по принципам feature-based иерархии (как для скриптов, так и для ассетов). Файл периодически дополняется при ключевых изменениях в проекте.

🔖 codestyle.mdc
Фиксирует соглашения по неймингу и структуре классов. Выступает единым стандартом чистоты кода. В пайплайне разработки это гарантирует, что любой сгенерированный нейросетью скрипт выглядит так, будто его создавал один человек. Если вы работаете в JetBrains Rider, можно настроить файл .DotSettings по тем же правилам или, наоборот, сформировать инструкцию на основе имеющегося конфига IDE.

🔖 exceptions.mdc
Описывает стандартизированную систему обработки ошибок, валидации компонентов и генерации исключений. Для ИИ-агента это важнейший файл-ограничитель: он запрещает нейросети глотать ошибки, писать мягкие проверки на null, делать ранние выходы или заменять полноценные исключения обычным Debug.Log.

🔖 principles.mdc
Базовый свод инженерных принципов (SOLID, DRY, YAGNI, KISS, правила hot path и направления потока данных), сформулированный без привязки к конкретному языку. Файл задает философию качества кода, защищая кодовую базу от двух крайностей: усложнения архитектуры "на будущее" (YAGNI) и написания избыточного кода ради применения красивых паттернов (SOLID ради SOLID). При генерации фич файл заставляет делать выбор в пользу наименее нагруженных и максимально читаемых решений.

🔖 planning.mdc
Описывает алгоритм проектирования задач перед написанием кода. Задает сценарий: сбор вводных данных, последовательные уточняющие вопросы (по одному за раз), фиксация граней задачи и формирование финального TODO-промпта. Подход экономит время и токены, так как запрещает ИИ бросаться писать код до согласования всех нюансов (API, edge cases, lifecycle). Наличие кодовых фраз (create plan, copy prompt, save prompt, implement) позволяет полностью контролировать переход от обсуждения идеи к зафиксированному плану и имплементации.

На режиме планирования стоит остановиться отдельно. Со временем я стал проводить в нем всё больше времени, порой даже больше, чем в процессе самой генерации кода. Инструкция planning.mdc составлена так, что при желании этап планирования можно вести очень детально, прорабатывая каждый нюанс.

Бывает, что в процессе такого диалога нейросеть помогает обратить внимание на нюансы проблемы, о которых вы изначально даже не задумывались, или подсвечивает изъяны в архитектурном замысле.

Правило простое: чем более проработанным будет план предстоящей работы, тем меньше правок придется вносить в результат работы агента. Это означает меньше переписывания кода и меньше бессмысленного расхода токенов. Для этапа планирования лучше использовать наиболее глубокие и рассуждающие модели (я предпочитаю флагманские модели Antropic).

🔖 review.mdc
Протокол проверки кодовой базы. В нем прописан алгоритм работы ИИ-агента в качестве ревьюера: выбор области проверки, сбор полного контекста файлов и правила формирования отчетов. Главная особенность - запрет "правок ради правок" и субъективных оценок. Каждое замечание должно иметь градацию (Blocker, Major, Minor, Nit) и подкрепляться ссылкой на правила из других инструкций или доказанным багом. Файл превращает нейросеть в строгого, объективного аудитора, который даёт отчёт без самовольного изменения файлов.

🔖 unity-mcp.mdc и rider-mcp.mdc
Эти инструкции отвечают за специфику взаимодействия агента с соответствующими MCP-серверами (Unity и Rider). Подробнее о связке с MCP я расскажу чуть позже.

Главный вывод

Каким бы инструментом вы ни пользовались, стратегия одна - разделяйте правила на мелкие тематические модули. Не сваливайте инструкции по UI, игровой логике, кодстайлу и т.п. в один гигантский файл. Модульность сэкономит контекстное окно, повысит точность следования инструкциям и сбережет ваши токены.

P.S.
Очень советую посмотреть 📺 видео Ильи Яковлева на тему работы с ИИ-агентами. В нем он детально рассказывает о подобном подходе с модульными файлами инструкций. Я во многом скорректировал свой рабочий пайплайн именно благодаря его практическим советам, поэтому рекомендую ознакомиться с оригиналом.