AI 規則檔裝了攔截器，52 天一條都沒擋下來｜AGENTS.md 優化，36,000 字的主檔瘦回 26,000

如果你跟 AI 講過的規矩，它下次就忘記，你大概會想再多寫一點、講得更清楚一點。我也是這樣，寫到 36,000 字。 我有一份寫給 AI 看的規則檔，它是我所有 AI 助手每次對話都會先讀一遍的東西。兩個月前我把它從 25,036 字砍到 15,822 字，還裝了一個防止它再變胖的攔截器。9 月 12 日我去量，它 35,960 字。攔截器裝了 52 天，檔案漲了 47%，一次都沒擋下來。 這篇記錄我怎麼找出真正的原因，以及最後怎麼把它瘦回 25,969 字，還讓它這次真的胖不回去。中間被另一家 AI 退回兩次，兩次都退在我以為已經做完的地方。

一份沒人讀完的規則檔，每次對話都要重讀一遍

先說清楚這份檔案是什麼，因為它跟一般的文件不一樣。

我用 AI 工作的方式，是把我所有的規矩寫成一份檔案，放在知識庫最上層。它的檔名叫 AGENTS.md，如果你用的是 Claude Code，同一個角色的檔案叫 CLAUDE.md，兩者作用一樣。每次我開一個新對話，不管是 Claude、Codex 還是 Gemini，它都會先把整份讀進去，然後才看我要它做什麼。裡面有安全規則（哪些指令絕對不准跑）、有工作習慣（檔名怎麼取、標籤怎麼掛）、有路由（遇到什麼情況該去讀哪個技能包）。

這份檔案有個特性：它不是給人讀的。沒有人會從頭讀完它。它的唯一讀者是 AI，而 AI 每一輪對話都要重讀一次。

所以它每長一個字，我每次對話都要多付一次。36,000 字的中文，大概是三萬個 token（AI 計費與計算長度的單位，一個中文字差不多一個 token）。我問一句「今天天氣如何」，也要先付這三萬。

但真正的代價不是錢。是注意力被稀釋。

一條寫在第 200 字的規則和一條寫在第 22,000 字的規則，AI 遵守的程度不一樣。這件事我沒有嚴謹的實驗數據，但我有一個很說明問題的現象：我的規則檔裡有整整 600 字在講「急件流程要留下紀錄」，那段的最後一句是我自己寫的誠實標註，寫著「這條目前靠自律生效，沒有機械保證」。

600 個字，講一條靠自律的規則。而那 600 字擺在第 22,000 字的位置。

我兩個月前就裝了防復胖的攔截器，它一次都沒擋下來

7 月 4 日我做過一次瘦身，25,036 砍到 15,822，砍掉 37%。

砍完我就知道會復胖，因為之前發生過。所以 7 月 22 日我加了一道攔截：每次有人要改這份規則檔，就跳出三個問題問他。

這三題我現在看還是覺得問得很好。問題在於它只是跳出來問，問完就放行。

我同時裝了第二個東西：一支自動記錄字數的程式，每次檔案被改就記一筆。當時我在程式的註解裡寫給未來的自己：「2026-08-22 評估要不要把提示升成硬攔時，讀這條曲線判斷有沒有止漲。」

8 月 22 日那天過了。沒有人去評估。

9 月 12 日我把那條曲線叫出來：

攔截器裝了 52 天，檔案從 24,451 長到 35,960。

它每次都有跳出來。三個問題每次都有問。然後每次都被放行。

因為那三個問題，是問給一個已經決定要加的人聽的。

人（或 AI）在那個當下的心理狀態是「我剛踩到一個坑，我要補一條規則不要再踩」。這時候跳出三個問題，答案早就準備好了：重要、還沒涵蓋、靠自覺但代價很高。三題全過，加。

規則長太長只是症狀，真正的病是同一份資料維護兩次

我本來以為問題是「條文寫得太囉嗦」，準備逐條精簡。量完各段字數之後，發現不是。

路由段佔了六成。而我自己在這份檔案的開頭就寫著一句話：

結果路由段裡面，「網頁部署」那一塊 4,856 字，完整寫著 C 網怎麼部署、指令要帶什麼參數、驗收要看什麼、哪些能力還沒補上。那些內容在技能包裡本來就有一份。

再往下挖，挖到真正的問題。

我有 114 個技能包，每一個都有一份 SKILL.md。我去數了一下：其中 108 個，檔案最上方都寫了一段 description，內容是「什麼情況該用我、什麼情況不該用我」。

那就是路由資訊。我早就寫好了，108 份。

而我在規則檔裡，另外手寫了一張 6,506 字的表格，內容也是「什麼情況該用哪個技能包」。

同一件事，維護了兩次。一次是自動可讀的（每個技能包自己帶著），一次是手寫的（塞在常駐檔案裡，每次新增技能包都要記得回來改）。

我自己的規則裡有一條叫「真相分身禁令」，寫的就是禁止同一份事實在多處人工重複維護。我違反了自己寫的規則，而且違反的地點就在那條規則的下面兩千字。

這件事還有一個外部證據。我派 Codex 幫我做跨家審查的時候，它的執行紀錄裡跳出一行警告：

翻成白話：Codex 這套系統本來就有「技能包描述最多佔 2% 上下文」的預算限制，而我那 108 份描述已經肥到被它自動截短了。

我那 108 份描述加起來 39,736 字。比整份規則檔還大。

所以這件事有兩層：我維護了兩份路由，而且那份自動的，本身也太肥。

提醒型的攔截等於沒有攔截

把三個現象放在一起看，問題就清楚了。

第一，規則沒有執行引擎。

我在 7 月做過一次盤點：規則檔裡大約 220 條規則，只有 24 條有機械執行器（也就是真的有程式會擋）。剩下的靠自覺。而那些「違反了代價很高」的規則裡，有 48 條是純靠自覺。

我筆記裡有一條自己寫給自己的話：規則有寫卻沒擋住，缺的是引擎不是文字。 我知道這件事，還是又犯了一次。

第二，提醒沒有改變預設值。

提醒型的攔截，預設值還是「可以加」。它只是在加之前多問一句。而人在要加東西的當下，對「多問一句」是免疫的。

要改變行為，預設值本身必須翻轉：從「想加就加」變成「想加就先搬走等量」。

第三，同一件事維護兩次，遲早有一份過期。

而且過期的那份不會報錯。手寫的路由表和 108 份描述，哪一份是對的？沒人知道，因為兩份都沒有標記自己是不是最新。

這三點我認為可以離開我的例子，套用到任何「寫了規範但沒人照做」的場合。團隊的工作守則、客戶的 SOP、你給 AI 的提示詞，都一樣。

把「想加就加」翻成「想加就先搬走等量」

先講最有效的那一刀，因為它最簡單。

我把原本那個「跳出三個問題」的攔截器，改成字數預算：

• 設一個上限，就設成瘦身後的實際字數，不留餘裕。
• 每次要改這份檔案時，算「改完之後會是幾個字」。
• 超過上限，而且這次改動不會讓它變短，就直接擋下來，不讓改。
• 被擋的時候給三個出路：這條規則放去技能包、先搬走等量的文字再回來加、或是當次明確授權（授權要在工作日記留一筆為什麼）。

關鍵在「不留餘裕」這四個字。上限就等於現況，意思是這份檔案從今天起是零和的：你想加一條新規則，就得先找出一條舊的搬走。

這一刀之所以有效，是因為它不需要判斷「這條規則重不重要」。重要性是主觀的，每個人在當下都覺得自己要加的那條很重要。字數是客觀的，機器數得出來。

實作上有兩個細節是被 Codex 抓出來才補的，我原本都寫錯：

第一，要算改完之後的字數，不是改之前。我原本寫的是「現在已經超過上限就擋」，Codex 指出：那樣的話，檔案在 25,999 字的時候，可以一次寫進 5,000 字，因為寫之前還沒超過。

第二，要涵蓋所有的修改方式。我原本只擋了兩種寫入方式，Codex 指出還有第三種可以整批修改的方式沒擋，從那邊進去就繞過去了。

讓路由自己長出來，不要手寫第二份

第二刀處理「維護兩次」。

做法是寫一支小程式，去讀那 108 個技能包各自的描述，加上我從舊表格轉出來的關鍵詞，自動產生一份機器可讀的索引檔（一份 JSON）。

重點在三件事：

1. 不改任何一個技能包。 那 108 份描述保持原樣，程式只是去讀它。
2. 索引是生成物，不是手寫物。 任何人改了技能包的描述，索引自動重生，不需要記得回來改規則檔。
3. 所有 AI 都讀得到。 它是純 JSON，Claude 有專屬的程式去讀它，Codex 和 Gemini 用一行搜尋指令也能查。

然後規則檔裡那張 6,506 字的表格就退場了，換成一段大約 500 字的協議：說明索引在哪裡、怎麼查、查不到的時候去哪裡找備援。

我另外保留了一份領域地圖，只有二十行，寫「寫作類找哪個包、部署類找哪個包」。這是 Codex 堅持要留的，理由我後面會講。

每輪對話只注入路標，不注入內容

第三刀回答的是我自己最初的問題：能不能不要全部常駐（常駐＝不管你問什麼，它每次都先整份載入），改成遇到情境才把對應的技能包找出來。

可以，但有一個前提要先講清楚，否則會出事。

我做的版本是這樣：每次你送出一句話，一支小程式會先攔下來，拿你的話去比對那份索引。命中了就在你的訊息上方插一行提示，長這樣：

它只給路標，不把技能包內容塞進來。要不要真的去讀，AI 自己判斷。

另外兩個設計：

• 碰到高風險的字（部署、刪除、金鑰、發文、改規則）就多插一行安全提示，這一行不靠猜，只要字出現就一定插。因為這幾件事猜錯的代價太高。
• 沒有命中也要印一行，告訴 AI 「沒找到，需要的話自己去查索引」。這一行是 Codex 要求加的，原因下一段講。

換掉手寫表格最危險的地方，是沒命中就安靜

這是整篇最重要的一段，也是我原本想錯的地方。

我一開始的設計是：命中就提示，沒命中就安靜。聽起來很合理，不要吵。

Codex 第一輪審查把它退回來，理由是：

它說的是這件事：關鍵字比對一定會漏。讀者問「幫我把這段錄音轉成文字」，我的索引裡寫的是「轉錄」「逐字稿」，字面上沒有一個對得上，就漏了。這不是假設，是我自己寫的測試第一次跑就踩到的，補了別名才過。

而原本那張手寫的表格，雖然肥，但它一直在那裡。AI 讀得到全文，就算沒有任何提示，它掃過去也可能想起來「喔這件事有個技能包」。

把表格拿掉又讓提示靜默，等於從「看得到但被稀釋」變成「完全看不到」。那是退步，不是進步。

所以最後的版本有三層保底：

動態載入不能取代常駐，只能當加速器。 這句話是這次最大的收穫。

跨家審三輪退回，兩輪都退在我以為做完的地方

我的規則裡有一條：改規則主檔、改攔截程式，屬於最高風險等級，必須找另一家公司的 AI 來審。同一家的模型審自己，等於沒審。

這次的分工是 Claude 提案與施工，Codex 審查。三輪。

第一輪，退回。

最重要的一項是這個：我原本打算把搬出來的條文，放進一個新建的檔案裡。Codex 指出那會製造第三份真相：新檔案一份、原本的技能包一份、規則檔指向新檔案又是一份。我在解決真相分身的過程中，正在製造一個新的真相分身。

改法是把那 24 段條文逐字併回它們原本該在的 14 個檔案，每一段標記「這是從規則檔搬進來的，跟本檔既有內容重複的地方待去重」。

第二輪，還是退回。

這輪三項全部是同一種錯：我寫好了程式，但沒有真的掛上去。

• 攔截程式的提示訊息裡，還留著第一輪已經被否決的檔案名字。
• 新的路由程式寫好了，但沒有註冊進設定檔，所以它根本不會被執行。
• 攔截範圍漏了一種修改方式，從那邊進去可以繞過。

我在第一輪之後跟江江回報「已經改好了」。那個「改好了」是真的改了程式碼，但沒有接上電源。

第三輪，通過。

我另外做了一件規則要求但很容易跳過的事：真的演練一次退回。把三個檔案還原回瘦身前，量字數確認回到 35,960，再復原回 25,969。不是登記一條「出事可以還原」就算，是真的跑一遍。

我的規則裡寫著一句話：沒跑過演練，不准說退得回去。

字數預算擋得住總量，擋不住品質

這套做完之後，我要誠實講它保證什麼、不保證什麼。

保證得了的：

• 這份檔案不會再默默變胖。想加就得先搬走等量，機器擋著。
• 路由資訊不會再有兩份。表格退場了，索引是生成的。
• 高風險的字一定會觸發安全提示，不靠猜。

保證不了的：

• 字數預算擋的是總量，不是品質。 我可以在預算內寫一堆廢話。品質那層還是靠自問三題跟跨家審查。
• 關鍵字路由會漏。 漏了就退回領域地圖跟 AI 自己找，跟瘦身前一樣，不會更差，但也沒有更好。
• 只有 Claude 有這支程式。 Codex 跟 Gemini 靠的是規則檔裡那段文字約定，它們可以選擇不照做。這是我整套系統的共同限制，不是這次才有的。
• 有一段路是我還沒走完的。 那 24 段搬進去的條文，跟原檔案既有的內容有重複，我這次刻意沒改寫（怕改出失真），排在兩個星期後處理。

還有一件事我想特別標出來，因為它跟這篇的主題直接有關。

這套機制是 9 月 12 日晚上做完的。我是 9 月 13 日凌晨，自己再去驗一次的時候，才發現用量紀錄裡混進了五筆測試資料。我每跑一次測試，就會灌進十筆「必然命中」的假紀錄，兩個星期後我要拿那份數據算「漏掉多少」的時候，數字會是假的。

做完不等於做對。 這是第四次驗收才抓到的東西。

OpenAI 說規則檔可以為新模型升級，改之前先看你主力跑哪個模型

就在我做完這次瘦身的同一週，OpenAI 發了一篇文章：Rethinking skills and prompts for GPT-6 Astra ↗，提醒大家：換到 GPT-6 Astra，很多人的 AGENTS.md 跟技能包都可以升級了。GPT-6 Astra 是 OpenAI 這次推出的新模型。

它提的幾個重點，跟這篇前面講的事情對得上：

• 技能包的描述太長、裝太多，Codex 會自動把描述縮短，模型看到的變少，反而更難選對。我在前面貼的那行 Codex 警告，就是這件事。
• 技能包的主檔寫成路標就好，細節放在分頁，用到才讀。
• 不要寫「每次動手前都先讀這幾份文件」，改成「做哪件事的時候讀哪一份」。
• 以前因為舊模型沒經過同意就代你做事，而寫得很硬的邊界，換成 Astra 之後可能要放軟，不然它會停在你其實希望它繼續做的地方。

我覺得概念很好。但務實來看，我是 100 的訂閱額度，其實不太可能全部都用 Astra 去跑，我的主力還是 Sol（GPT-5.6 Sol）。這篇文章裡的三輪跨家審，也都是用 Sol 跑的。

所以這件事要斟酌。那篇是在提醒大家可以針對 Astra 優化，其實每個模型都可以優化，但不是每個人都可以一直跑。大家不要無腦去改，還是要先評估自己實際的工作環境跟狀況。

OpenAI 那篇自己也提到一點：放在專案裡的規則，也會被其他人的 AI 讀到，那些 AI 用的不一定是同一個模型，對 Sol 有幫助的寫法，可能會把 Astra 綁得太緊。而我的規則檔，本來就同時給 Claude、Codex、Gemini 三家讀。

今天就能開始：找出你手上維護兩次的那份資料

如果你手邊有一份越長越長的文件（給 AI 的規則、團隊的守則、客戶的 SOP），三個步驟：

第一步，量一下各段字數，不要憑印象。

我本來以為要逐條精簡，量完才發現六成集中在一段，而那一段的內容技能包裡本來就有。憑印象你會砍錯地方。

第二步，問這一題：這份文件裡，有哪一段的內容在別的地方也有一份？

這題比「這條重不重要」好用太多。重要性人人都覺得自己那條重要，重複是客觀事實。找到重複的，決定哪一份是正本，另一份改成指向它。

第三步，給它一個零和的上限。

上限就設成你整理完之後的實際字數，不留餘裕。從今天起要加新的，就得先搬走舊的。

這三步不用自己動手，可以直接複製下面這段，貼給你平常在用的那個 AI（ChatGPT、Claude 都可以），把你的文件一起丟給它：

最後一句話，是我這次真正學到的：

你寫了規則卻沒人照做，通常不是規則寫得不好，是那條規則沒有掛在任何一個會動的東西上面。

先去找出你那條「寫了但沒有引擎」的規則。比再多寫一條有用。

給 AI 讀的備忘（不懂技術的讀者可以跳過這段）

這段是寫給你的 AI 看的。如果你想做同一套，把這段連同你的檔案一起貼給它。

字數預算閘門的判斷式

攔截條件 = (現有字數 + 這次的增量 > 預算上限) AND (這次增量 >= 0)

三個實作要點：

1. 算的是寫入後的字數，不是寫入前。判寫入前的話，檔案在上限邊緣時可以一次寫進大量內容，因為寫之前還沒超過。
2. 要涵蓋所有寫入路徑。以 Claude Code 為例，至少要蓋到 Edit、Write、MultiEdit 三種，只擋前兩種會從第三種繞過去。用指令列寫檔的路徑量不到增量，只能提示不能硬擋，而且不應該硬擋，因為還原用的指令本身也會經過那裡，擋了會把自己的退路堵死。
3. 上限設成整理完的實際字數，不留餘裕。留了餘裕，餘裕就會被填滿。

路由索引的生成邏輯

對每個技能包資料夾：
  讀 SKILL.md 最上方的 frontmatter
  取 description 欄位
  觸發詞 = description 裡「」引號內的詞
         + 「當使用者說 A、B、C」這類頓號串拆出來的詞
         + 別名檔裡手動補的詞
         + 技能包自己的名字
  短描述 = description 截前 120 字
輸出成一份 JSON

兩個設計決定：

• 不改任何一個 SKILL.md。描述保持原樣，生成器只讀不寫。改了就會變成「為了做索引而動到 108 個檔案」，風險與工作量都不值得。
• 別名檔是手動的，而且必須手動。從描述自動抽出來的詞覆蓋不了口語講法（「轉錄」抽得到，「錄音轉成文字」抽不到），別名檔就是補這一塊的。它會過期，所以要靠用量紀錄定期回頭補。

路由提示的注入原則

• 只注入「技能包名稱 + 檔案路徑」，不注入技能包內容。注入內容等於把肥的東西換個地方塞回來。
• 分數排序用「命中詞的總長度 + 命中數量」，長詞比短詞可信。名稱完全命中給額外加權。
• 沒命中也要輸出一行。靜默是這套機制最大的風險：關鍵字一定會漏，漏了又不出聲，AI 就完全不知道有這個東西存在。
• 高風險詞（部署、刪除、金鑰、發文、改規則）獨立一條規則，只要字出現就注入安全提示，不參與分數排序。

測試怎麼寫才有意義

測試句一定要包含這三類，只測命中的等於沒測：

還有一個很容易忽略的：測試腳本本身不要污染用量統計。我第一版沒處理，每跑一次測試就灌進十筆必然命中的假紀錄，兩週後要算漏失率的時候，那份數據是廢的。做法是讓測試帶一個固定的識別碼，記錄那一段看到就跳過。