Что работает и не работает для Agents.md

Agents.md, как и другие способы научить агент работать в рамках принятых стандартов – вполне себе ложится в ответственность тимлида. Поэтому держите подборку рекомендаций от Augment,
основанных на их собственных экспериментах вокруг внутреннего бенчмарка:

👉Progressive disclosure лучше, чем очень подробный файл. Лучше всего структурировать его как скилл, на верхнем уровне держать общие рекомендации, а детали и примеры в отдельных референс файлах. Лучше всего перформили в экспериментах Agents.md на 100-150 строк.
👉Один из самых эффективных паттернов – описывать задачу или сложный воркфлоу как серию пронумерованных шагов.
👉Сильно помогают decision tables – в случаях, когда в кодовой базе есть несколько разных способов решения одной задачи. По сути это набор вопросов с весами в пользу того или иного варианта.
👉Короткие сниппеты из реальной кодовой базы сильно повлияли на переиспользуемость кода.
👉Все don't надо сопровождать соответствующими do.
👉Не нужно слишком детально описывать архитектуру, в том числе во вложенных файлах.
👉Избегайте слишком длинных секций "dos/donts", когда их количество уходит за 15, все становится плохо.