你们有对所有 AI 建立一套公共的统一规范吗？

很难定义那些是 common 的，抽象出来的 common 的大多对齐也没解决关键问题

除了安全方面

AGENTS.md + CLAUDE.md 来定义公共的约束

具体的业务动作或者开发动作 skill 写到.agent/skill 里面 然后软链接到 .claude 等其他工具的 skill 读取目录

环境类的 最好自己提前打包准备好 所有可能用的工具。
每次让 agent 自己找自己下 很浪费 token

统一 harness + skill 对齐 有点用

@clemente 也不能这么讲，比如说工具类调用，可以明确告诉 AI ，这个工具在本机已经安装，可以按照文档路径直接调用，你不用重复安装

@clemente 你说的提前打包准备好，就是这套公共的统一规范内容之一，会告诉 AI 工具类在哪个路径下，你可以直接调用

一般就强调用 XX 指南，比如 Go 就用 Goolge 的编码指南，Java 就用阿里巴巴的编码指南，AI 能知道是啥

https://agents.md/

通常没有，这类工具我是直接 yolo 模式在 docker 里运行，什么都别问我。就是干。

哪怕搞坏了，最多就是重启容器的事情。除了浪费 token ，不会有太大的损失。

有的来着，目前使用一个月左右体验下来没有特别明显问题。

现在是抢市场的时期，谁来给你搞统一，肯定是我技术高，我就有话语权

等以后，市场慢慢稳定了，说不定才有统一标准的机会

大家的规范里都写什么呢，我好像都没怎么给 ai 单独定过规范，每次都是任务告诉它，让它写个 todo.md ，我再和它说哪些地方不对，搞好以后就让它按 todo 来干活了

https://github.com/walkinglabs/learn-harness-engineering/tree/main

早期一些好用的约束 md 或者约束型 skill 随着模型迭代已经成负担了，现在模型和相关 agent 都在快速迭代，统一规范收益不足

@elias94 这个规范不是针对平台，是对自己本机电脑 AI 进行约束和规范

@remarrexxar 所以 md 自己过审一下，不能照抄网络上分享的，规范太多反而是负担

书同文车同轨吗？

项目不同很难统一吧，上下文很珍贵，不能一股脑把所有约束都加进去。
我自己弄得 CTXPM 协议也只是解决了其中一些问题，比如公共 AI 资源和项目 AI 资源分离（大部分都是 skill 和 mcp ），但是 rule 、memory 这些项目逻辑强依赖的资源还是要根据自己当前的项目进行定义。

只有一些很基础的，比如每次改完都要 commit

现在连最终的 hermes 是什么样都没有定义呢，怎么定义标准

有一套，非常稳！ ds4 产出高质量 saas

可以分层吧？比如项目级别 公司级别 个人级别的

很必要但很难，到现在没想明白怎么搞

很有必要，因为 AI 时代开始一天一个变化，我们不可能跟着产品一直变来变去，我最近就在干这事，根据不同 AI 应用的特点进行角色设定，但是主旨是围绕 Personal AI OS 进行部署，形成 3+1+N 的一套可落地可迁移并且不依赖任何单独应用的系统。已经基本成型在顺利使用了，感兴趣的话可以私我组个群讨论一下