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你的 AI 编程助手不记得昨天发生了什么。每个会话都是冷启动的 —— 它不知道你使用的是 yarn 而不是 npm，不知道你禁用 any 类型，也不知道 src/generated/ 目录是神圣不可侵犯的，永远不应该手动编辑。因此，它会使用错误的包管理器生成代码，在你禁止的地方引入 any，偶尔还会覆盖掉那些需要你花一小时才能恢复的生成文件。你纠正了它。明天它又犯同样的错误。你再次纠正它。

这不是模型质量问题。这是一个配置问题 —— 解决方案就是一个纯 Markdown 文件。

CLAUDE.md、AGENTS.md 及其针对特定工具的同类文件，是 AI 编程助手在每个会话开始前阅读的简报。它们编码了助手原本需要重新发现或被纠正的内容：运行哪些命令、避免哪些模式、团队的工作流如何构建，以及哪些目录是禁区。它们相当于一份详尽的工程入职文档，被压缩成了一种优化过的、适合机器阅读的形式。

一个团队在采用 AI 编程智能体（AI coding agents）后，交付的拉取请求（PR）增加了 98%。这听起来像是一个成功的故事——直到你注意到评审时间增长了 91%，PR 的规模膨胀了 154%。代码交付的速度超过了任何人的验证能力。

这就是 80% 问题。AI 编程智能体非常擅长生成看起来似懂非懂（plausible-looking）的代码。当剩下的 20% 需要架构判断、边缘情况意识或任何比“编译通过了吗？”更复杂的反馈循环时，它们就会陷入停滞或悄然失败。在编程智能体上取得成功的团队，并不是那些提示词（prompt）写得最激进的团队，而是那些构建了更好的反馈循环、更短的上下文窗口（context windows）和更严谨的工作流的团队。