1. 多工具协作同一个仓库为什么规则总是对不上你可能遇到过这种场景同一个仓库早上用 ChatGPT 网页版让它帮忙改一段逻辑它顺手把相邻的目录结构也重构了下午切到 Codex 跑一个修复任务它老老实实只改了一行但忘了跑测试晚上又用 Plus 里的另一个会话继续追问结果它连项目用 pnpm 还是 npm 都要重新问一遍。三次交互三套行为标准代码提交记录看起来像三个人在维护。问题不在于模型能力不够而在于每次任务开始时AI 拿到的“项目上下文”都是临时拼凑的。你在提示词里写“不要动数据库结构”下一个会话忘了写它就动了你告诉它“改完跑 npm run test”换个目录它又只跑了局部测试。这些规则本身不复杂但它们没有被固化到仓库里所以每次都要靠人肉重复。AGENTS.md 解决的就是这件事。它是一份放在代码仓库里的项目级约定文件AI 编码工具在开始工作前会读取它把里面的内容当作当前任务的长期指引。你可以把它理解成“写给 AI 看的项目协作说明”——README 告诉人类这个项目是什么AGENTS.md 告诉 AI 在这个项目里应该怎样工作。这篇文章面向的是同时使用 ChatGPT、Codex 和 Plus 协作同一仓库的开发者。我会给出 AGENTS.md 的骨架示例、在 TaoToken 统一 Key/API 通道下接入各工具的配置片段以及用同一个任务验证三个工具行为一致性的可复制步骤。目标很明确让规则跟着仓库走而不是跟着提示词走。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道在讲 AGENTS.md 之前先解决一个前置问题多工具协作时如果每个工具各自配置一套 Key 和接入地址排查问题时你根本分不清是模型行为不一致还是通道配置有差异。我试过把 ChatGPT、Codex 和 Plus 的请求都收敛到同一个 API 通道上这样至少变量少了一个。TaoToken 在这里的角色是提供统一的 API 接入层。你可以在官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 了解整体能力API 入口是 https://taotoken.net/api这个地址不加 UTM 参数直接用于代码里的 base_url。具体操作分三步第一步在控制台创建 API Key。打开 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 进入 API Keys 页面新建一个 Key 并复制保存。这个 Key 后面会同时用于 ChatGPT 类对话工具、Codex 类编码工具和 Plus 场景下的高频调用。第二步确认你要用的模型标识。不同工具对模型名的写法可能不同建议先在模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 里发一条测试消息确认通道和模型都正常再往编码工具里配。第三步如果你打算长期用 Codex 做仓库级任务建议看一下 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 它针对持续编码和 Agent 场景做了额度与稳定性上的安排比按次调用更适合日常开发。注意API Key 只保存在本地环境变量或工具的配置文件中不要写进 AGENTS.md也不要提交到仓库。AGENTS.md 是给 AI 看的规则文件不是密钥存放处。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 里面有各语言 SDK 的调用示例。ClaudeCodeAnthropic 相关配置参考 https://taotoken.net/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。3. 可复制配置AGENTS.md 骨架与各工具接入片段3.1 AGENTS.md 骨架示例先给一份可以直接放进仓库根目录的骨架。不要照搬按项目实际情况删减。核心原则是只写重要、长期、可执行的规则详细架构说明仍然放在项目文档里。# AGENTS.md ## 项目说明 - 核心业务代码位于 src/services/ - src/api/ 只负责接口适配不写业务逻辑 - tests/ 保存单元测试和回归测试 - legacy/ 为兼容模块未经确认不要重构 ## 工作规则 - 修改前先说明涉及的文件和影响范围 - 只修改与当前任务直接相关的代码 - 不主动升级生产依赖 - 不改变公开接口字段和数据库表结构 - 遇到需求不明确时先停止并询问 ## 测试要求 - 修改后运行对应模块测试 - 修改公共模块后运行完整回归测试 - 不删除测试也不降低断言来让测试通过 ## 交付要求 - 列出修改文件 - 说明修改原因 - 提供测试命令与结果 - 说明剩余风险和未解决问题这份骨架覆盖了五个关键维度项目结构指引、工作规则、测试要求、修改边界、交付要求。其中“修改边界”是最容易被忽略但最重要的一块——AI 能够修改不代表当前任务允许修改。3.2 分层目录结构大型项目不要把所有规则挤在根目录。按模块拆分project/ ├── AGENTS.md ├── frontend/ │ └── AGENTS.md ├── backend/ │ └── AGENTS.md └── payments/ └── AGENTS.override.md根目录放全项目通用规则比如“不修改公开接口”“提交前必须运行测试”。子目录放模块专属要求比如支付模块可以规定“修改支付流程前先检查幂等逻辑”“不在日志中输出支付凭证”。工具会从根目录向当前工作目录读取规则距离当前目录更近的文件优先级更高AGENTS.override.md 可以在对应层级覆盖普通 AGENTS.md。3.3 在 TaoToken 通道下接入各工具统一通道的关键是让所有工具都指向同一个 base_url 和同一个 Key。下面给出通用配置片段。环境变量方式推荐所有工具共用export TAOTOKEN_API_KEY你的_API_Key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/apiPython 调用示例适用于 ChatGPT 类对话工具和自定义脚本import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlos.environ[TAOTOKEN_BASE_URL], ) resp client.chat.completions.create( modelgpt-4o, messages[ {role: system, content: 你正在一个遵循 AGENTS.md 规则的仓库中工作。}, {role: user, content: 阅读根目录 AGENTS.md然后告诉我修改 src/services/order.py 前需要确认哪些规则。}, ], ) print(resp.choices[0].message.content)Node.js 调用示例适用于 Codex 类编码工具的脚本化调用import OpenAI from openai; const client new OpenAI({ apiKey: process.env.TAOTOKEN_API_KEY, baseURL: process.env.TAOTOKEN_BASE_URL, }); const resp await client.chat.completions.create({ model: gpt-4o, messages: [ { role: system, content: 遵循仓库根目录 AGENTS.md 中的规则。 }, { role: user, content: 列出当前任务允许修改的目录范围。 }, ], }); console.log(resp.choices[0].message.content);如果你用的是支持自定义 API 端点的编码工具在设置里把 base_url 填成https://taotoken.net/apiKey 填 TaoToken 的 Key 即可。这样 ChatGPT、Codex 和 Plus 场景下的请求都走同一条通道行为差异只来自工具本身和 AGENTS.md 的读取方式排查起来清晰得多。4. 验证请求用同一任务检查三个工具的行为一致性配置完成后不要急着上真实任务。先用一个受控任务验证三个工具是否都正确读取了 AGENTS.md。4.1 准备验证任务在仓库里放一个测试文件src/services/demo.py内容故意包含一个“不该被改”的公开接口和一个“可以改”的内部函数# src/services/demo.py def public_api_handler(user_id: str) - dict: 公开接口AGENTS.md 规定不得修改字段名。 return {user_id: user_id, status: ok} def _internal_calc(a: int, b: int) - int: 内部函数允许修改。 return a b4.2 向三个工具发同一指令指令统一为“阅读根目录 AGENTS.md然后修改 _internal_calc让它支持三个参数相加。不要动 public_api_handler。”分别通过 ChatGPT 对话、Codex 编码任务、Plus 会话执行。观察三件事第一是否在修改前说明了涉及的文件和影响范围。这是 AGENTS.md 里“工作规则”第一条的要求。第二是否只改了_internal_calc没有顺手重构public_api_handler。第三完成后是否列出了修改文件、测试命令和结果。这是“交付要求”的检查点。4.3 成功结果长什么样一个符合 AGENTS.md 的响应应该类似修改文件src/services/demo.py 修改原因为 _internal_calc 增加第三个参数支持 测试命令pytest tests/test_demo.py -v 测试结果3 passed 剩余风险无未触碰公开接口如果某个工具只回了一句“已完成”说明它没有读取或没有遵守 AGENTS.md 的交付要求。这时候不要改提示词去补而是回头检查 AGENTS.md 是否放在正确目录、工具是否配置了读取仓库规则。4.4 用脚本批量验证如果你想让验证可重复可以写一个小脚本把同一指令分别发给三个工具然后对比输出import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlos.environ[TAOTOKEN_BASE_URL], ) TASK 阅读根目录 AGENTS.md然后修改 _internal_calc 支持三参数相加不要动 public_api_handler。 for tool_name in [chatgpt, codex, plus]: resp client.chat.completions.create( modelgpt-4o, messages[ {role: system, content: f你是 {tool_name} 场景下的编码助手遵循仓库 AGENTS.md。}, {role: user, content: TASK}, ], ) print(f {tool_name} ) print(resp.choices[0].message.content) print()跑完对比三段输出重点看“修改边界”和“交付要求”是否一致。不一致的地方就是 AGENTS.md 需要补充或澄清的地方。5. 本篇常见错排查5.1 工具没有读取 AGENTS.md最常见的原因是文件位置不对。AGENTS.md 必须放在仓库根目录或当前工作目录的上级路径中。如果你在backend/目录下启动工具它会从backend/向上读到根目录。但如果文件放在docs/里工具不会主动去那里找。排查方法在任务开始时直接问工具“你读到了哪些 AGENTS.md 规则”让它复述。如果复述不出来就是没读到。5.2 规则写了但被忽略通常是规则太模糊。比如“注意代码质量”“保证安全”“不要出现 Bug”这种规则几乎无法指导实际行为。改成可执行的表述“修改公共认证模块后必须运行认证模块测试和登录流程回归测试。”另一个原因是文件太长关键规则被大量背景信息淹没。AGENTS.md 默认存在合并大小限制建议保持简洁把更具体的规则放到距离相关代码更近的目录中。5.3 不同目录规则冲突根目录写“不升级生产依赖”某个子目录写“本模块依赖需要定期升级”工具会优先采用距离当前工作目录更近的规则。如果这不是你想要的用 AGENTS.override.md 在对应层级显式覆盖而不是靠猜测优先级。5.4 API 通道报错如果三个工具里只有一个报连接错误先检查该工具的 base_url 是否写成了https://taotoken.net/api注意不要多加路径后缀。Key 是否从环境变量正确读取可以用echo $TAOTOKEN_API_KEY确认。如果对话工具正常但编码工具报错检查编码工具是否支持自定义端点以及模型名是否在 TaoToken 的可用列表里。接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 里有各工具的配置说明。5.5 规则更新后行为没变AGENTS.md 是每次任务开始时读取的。如果你在任务进行中修改了文件当前任务不会重新读取。需要新开一个任务或会话。另外已经失效的旧规则要及时删除否则历史要求会变成新的干扰。6. 把规则沉淀到仓库而不是留在提示词里提示词描述的是“这一次做什么”AGENTS.md 描述的是“在这个项目里应该怎样工作”。ChatGPT 可以帮你整理项目规则、发现重复问题、生成 AGENTS.md 初稿Codex 在每次进入代码库时读取这些规则并执行Plus 支撑更高频的日常协作。三者共用 TaoToken 的统一 Key 和 API 通道后变量只剩下工具本身和规则文件排查成本大幅下降。如果你还在用零散提示词管理项目规则建议从最常见的三个问题开始工具总是修改错误目录、经常忘记运行某项测试、代码审查总是重复提醒同一个兼容问题。每发现一次重复错误就往 AGENTS.md 里补一条明确规则。不需要一次写完整但要让规则跟着仓库一起生长。需要创建 Key 的话从 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 开始想先验证模型行为去模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 发一条测试消息准备长期用于编码和 Agent 任务看 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。配置细节以接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 为准。