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AGENTS.md在我们的代理评估中优于技能
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
研究表明，将文档索引嵌入AGENTS.md文件中，可以使AI编码代理在Next.js项目中的通过率达到100%，而使用技能的通过率仅为79%。技能未能有效触发，指令措辞对结果影响显著。AGENTS.md的被动上下文方法优于主动检索，提供了更可靠的知识访问框架。
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关键要点
- 将文档索引嵌入AGENTS.md文件中使AI编码代理在Next.js项目中的通过率达到100%。
- 使用技能的通过率仅为79%，且技能未能有效触发。
- 指令措辞对结果影响显著，不同措辞导致不同的结果。
- AGENTS.md提供了持久的上下文，优于主动检索的技能方法。
- 通过压缩文档索引，AGENTS.md的内容减少到8KB，仍保持100%的通过率。
- 建议在项目中使用AGENTS.md来提高编码代理的性能。
- 技能适合特定的工作流，而AGENTS.md更适合一般框架知识的访问。
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延伸问答
AGENTS.md如何提高AI编码代理的通过率？
将文档索引嵌入AGENTS.md文件中，使AI编码代理在Next.js项目中的通过率达到100%。
使用技能的AI编码代理通过率是多少？
使用技能的AI编码代理通过率仅为79%。
为什么AGENTS.md比技能方法更有效？
AGENTS.md提供持久的上下文，避免了代理在使用技能时的决策点，确保信息始终可用。
指令措辞对AI编码代理的表现有何影响？
不同的指令措辞会导致代理的表现差异显著，某些措辞能提高技能的触发率和通过率。
如何在Next.js项目中使用AGENTS.md？
可以通过运行命令'npx @next/codemod@canary agents-md'来设置AGENTS.md。
AGENTS.md的文档索引是如何压缩的？
AGENTS.md的内容被压缩到8KB，使用管道分隔结构，仍保持100%的通过率。
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