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摘要
介紹如何透過 AGENTS.md、DESIGN.md 與 SKILL.md 三個 Markdown 檔案建立「代理規範」，讓 AI 程式碼代理能自動理解專案設計、行為準則與可重複任務。看完能學會如何減少重複提示、節省 Token 並提升團隊一致性。
This video explains how to use three markdown files to standardize AI agent behavior, saving tokens and improving team consistency.
摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。
重點
- 用三個 Markdown 檔案定義代理的設計、行為與技能。
- 相比傳統提示工程，能減少 Token 使用並加速執行。
- 將規範視為程式碼管理，確保團隊溝通一致。
章節
依話題轉折切分，標題由 AI 產生
- 00:00Introduction & why we need agent specifications
- 01:00Specifications vs. prompt & context engineering
- 02:50DESIGN.md: Visual guardrails & design systems
- 04:56AGENTS.md: Project guidance & global behavior
- 06:12Benchmark study: How AGENTS.md impacts performance
- 07:28SKILL.md: Domain-specific tasks & reusable prompts
- 08:46Best practices: Separation of concerns & consistency
- 10:17Scoping preferences: Project layer vs. user layer
- 11:43Real world examples: Google ADK & DeepMind
- 12:12Conclusion & wrap up
提到的工具與公司
- AGENTS.md
- SKILL.md
- Codex
- Claude Code
- Google ADK
- DeepMind Simply Repo
適合誰看
正在使用或規劃導入 AI 程式碼代理的開發者與工程師。
摘要依據
- 依據
- 人工字幕
為什麼排在這裡
- 人氣
- 0.94
- 新鮮
- 1.00
在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算
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