AI: Rules

URLs
Описание
Icon for https://code.claude.com/docs/en/memory
Manage Claude's memory - Claude Code Docs
Док Antrophic
Icon for https://platform.claude.com/docs/en/agent-sdk/modifying-system-prompts
Modifying system prompts
Док Antrophic
Icon for https://opencode.ai/docs/ru/rules/
Правила
Док OpenCode
Icon for http://agents.md/
AGENTS.md
Открытый стандарт
Icon for https://arxiv.org/pdf/2602.11988
https://arxiv.org/pdf/2602.11988
Исследование по использованию правил
Icon for https://www.humanlayer.dev/blog/writing-a-good-claude-md
Writing a good CLAUDE.md
Советы
Icon for https://dev.to/byme8/you-dont-need-a-claudemd-jgf
You Don't Need a CLAUDE.md
Организация контекста
Icon for https://www.groff.dev/blog/implementing-claude-md-agent-skills
Implementing CLAUDE.md and Agent Skills In Your Repository - Matthew Groff
Советы
Правила (Rules) — это стандарт предоставления контекста для ИИ-агентов, по аналогии с README.md для людей. выраженный в виде инструкций, которые автоматически помещаются в контекст агента в начале каждой сессии.


Как работает

  • Автозагрузка: Текст из файла правил автоматически добавляется в начало контекста агента до того, как он начнет выполнять задачу.
  • Приоритизация: При конфликтах правил срабатывает иерархия: Локальные перекрывают Проектные, а Проектные перекрывают Глобальные.
  • Удержание: Агент руководствуется этим контекстом на протяжении всей сессии (пока правило не забудется из-за переполнения контекста).


Структура

Представляет собой файл или набор файлов в формате Markdown.

Расположение:

  • Глобально у пользователя: действуют везде.
  • Локально в проекте: в корневой директории, действуют на всём проекте.
  • Локально в подпапках: действуют только там.

Взаимодействие:

Учитываются все файлы правил, но с разным приоритетом.
Чем файл ближе к месту работы агента, тем он приоритетнее.
Если более локальный файл противоречит более глобальному, то агент будет следовать тому, что написано в более локальном.
Приоритет: Подпапки → Проект → Глобально

Варианты реализации:

  • AI-IDE и плагины: множество файлов правил в директории {agent-name}/rules.
  • CLI: собственный файлы правил CLAUDE.md / QWEN.md / GEMINI.md .
  • Общий стандарт: AGENTS.md, поддерживается не всеми агентами.
Некоторые агенты позволяют настроить, какие файлы считать правилами. Это позволяет, например, использовать AGENTS.md для всех типов агентов, даже которые по умолчанию не поддерживают этот стандарт.

Файл AGENTS.md и аналоги:

Инструкции, ограничения, общие знания о проекте, стек, навигация, общие команды, ссылки на другие инструкции и документацию.
# Руководство для ИИ-агента на проекте X

## О проекте
...

## Структура проекта
...

## Правила работы
...

## Ограничения
...

## Ссылки и контекст
...


Для чего

  • Онбординг: Быстрое погружение модели в стек и специфику текущего репозитория.
  • Глобальные ограничения: Предотвращение частых, критических ошибок (запрет force-push, сырого SQL и т.д.).
  • Маршрутизация: Указание агенту, где искать детали, оставляя основной промпт чистым.


Best Practices

    Не пишите все инструкции в один файл. Слишком длинные правила приводят к "гниению контекста" (Context Rot).
    Оптимальный размер правила — 30-300 строк. При превышении 500 строк качество падает, а затраты на токены значительно возрастают.
    Выносите дополнительный контекст в другие документы,  🔨навыки ⁠ и  команды⁠ , проектная документация.
    Используйте компактные правила разной локальности.
    Файлы правил приносят максимум пользы на проектах, где нет документации. Если документация есть, потребность в избыточно больших правилах отпадает.
    Наличие верхнеуровневой навигации по репозиторию в правилах НЕ помогает агентам быстрее находить нужные для редактирования файлы.
    Будьте конкретны, не используйте абстрактные требования и ограничения.
    Используйте указание конкретных bash-команд для точных повторяемых действий.
    Правила нужно проектировать самостоятельно. Автогенерация через /init снижает успешность решения задач и увеличивает количество шагов агента, что приводит к росту стоимости вычислений.
    Корректируйте и обновляйте правила по мере работы над проектом. Не пытайтесь написать сразу идеальные правила. Корректируйте правилами только то, что агент делает неправильно регулярно.