ชุมชนนักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังเป็นพยานในการนำ AGENTS.md มาใช้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นรูปแบบไฟล์ markdown มาตรฐานที่ออกแบบมาเพื่อให้คำแนะนำและบริบทแก่ AI coding agent ด้วยโปรเจกต์โอเพนซอร์สกว่า 20,000 โปรเจกต์ที่นำรูปแบบนี้มาใช้แล้ว นับเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในวิธีที่นักพัฒนาจัดโครงสร้าง repository ของตนเพื่อรับความช่วยเหลือจาก AI
สstatisticsการนำไปใช้:
- โครงการที่ใช้รูปแบบนี้: โครงการโอเพนซอร์สกว่า 20,000 โครงการ
- ที่เก็บข้อมูล OpenAI: ไฟล์ AGENTS.md จำนวน 88 ไฟล์ในแพ็กเกจต่างๆ
- ผู้นำไปใช้รายใหญ่: OpenAI Codex , Apache Airflow , Temporal SDK , PlutoLang
ปัญหาการมาตรฐานและการแก้ไข
การเกิดขึ้นของ AGENTS.md แก้ไขภูมิทัศน์ที่แยกส่วนซึ่งเครื่องมือ AI coding ต่างๆ ใช้ไฟล์คำแนะนำที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนเอง Claude Code ใช้ CLAUDE.md, Cursor มี .cursor files และ agent อื่นๆ ใช้รูปแบบการตั้งชื่อที่หลากหลาย ความไม่สอดคล้องนี้บังคับให้นักพัฒนาต้องดูแลไฟล์คำแนะนำหลายไฟล์สำหรับเครื่องมือต่างๆ ทำให้เกิดภาระเพิ่มเติมและความสับสนที่ไม่จำเป็น
รูปแบบ AGENTS.md มุ่งหวังที่จะรวมแนวทางนี้เข้าด้วยกันโดยการสร้างตำแหน่งเดียวที่คาดเดาได้ซึ่ง AI coding agent ทั้งหมดสามารถค้นหาคำแนะนำเฉพาะโปรเจกต์ได้ รูปแบบนี้เรียบง่ายโดยเจตนา - เป็นเพียง markdown มาตรฐานที่ไม่มีฟิลด์ที่จำเป็นหรือโครงสร้างที่เข้มงวด ทำให้นักพัฒนาสามารถรวมข้อมูลใดก็ตามที่พวกเขาเห็นว่าจำเป็นสำหรับโปรเจกต์เฉพาะของตน
รูปแบบไฟล์ Agent ปัจจุบันจำแนกตามเครื่องมือ:
- Claude Code: CLAUDE.md
- Cursor: ไฟล์ .cursor
- Jules (Google): AGENTS.md
- Gemini Code Assist: ชื่อไฟล์แบบกำหนดเอง (สามารถปรับแต่งได้)
- Factory: รูปแบบต่างๆ
- Codex: AGENTS.md
การถกเถียงในชุมชนเกี่ยวกับการแยกจากไฟล์ README
จุดสนทนาที่สำคัญในชุมชนนักพัฒนาเน้นที่ว่า AGENTS.md ควรมีอยู่แยกจากไฟล์ README.md แบบดั้งเดิมหรือไม่ นักพัฒนาบางคนโต้แย้งว่าข้อมูลที่พบโดยทั่วไปใน AGENTS.md - เช่น คำสั่ง build, ขั้นตอนการทดสอบ และแบบแผนการเขียนโค้ด - จะมีคุณค่าเท่าเทียมกันสำหรับผู้ร่วมงานที่เป็นมนุษย์และควรรวมเข้ากับเอกสารที่มีอยู่เช่น README.md หรือ CONTRIBUTING.md
อย่างไรก็ตาม ผู้สนับสนุนรูปแบบแยกชี้ไปที่ข้อพิจารณาเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการจัดการบริบทสำหรับระบบ AI ต่างจากมนุษย์ที่สามารถอ่านส่วนที่เกี่ยวข้องแบบเลือกสรร AI agent มักจะประมวลผลเอกสารทั้งหมด ทำให้คำแนะนำที่กระชับและตรงเป้าหมายมีประสิทธิภาพมากกว่าและคุ้มค่าในแง่ของการใช้ API
คนเกียจคร้านเกินไปที่จะเขียนเอกสารสำหรับคนอื่น แต่น่าแปลกที่ยอมทำเพื่อหุ่นยนต์
การสังเกตนี้เน้นปรากฏการณ์ที่น่าสนใจซึ่งการตอบสนองทันทีและการใช้งานอย่างสม่ำเสมอโดย AI agent ให้แรงจูงใจที่แข็งแกร่งกว่าในการดูแลเอกสารเมื่อเปรียบเทียบกับเอกสารที่มุ่งเน้นมนุษย์แบบดั้งเดิมที่อาจไม่ถูกอ่าน
การใช้งานทางเทคนิคและโครงสร้างแบบลำดับชั้น
รูปแบบนี้รองรับการใช้งานแบบลำดับชั้น ทำให้โปรเจกต์สามารถวางไฟล์ AGENTS.md ใน subdirectory เพื่อการควบคุมที่ละเอียดมากขึ้น เมื่อเกิดความขัดแย้งระหว่างระดับต่างๆ ไฟล์ที่ใกล้ที่สุดกับโค้ดที่แก้ไขจะมีความสำคัญเหนือกว่า โดยมี user prompt ที่ชัดเจนเหนือกว่าทุกอย่าง
นักพัฒนาบางคนได้เสนอแนวทางที่ซับซ้อนมากขึ้น โดยแนะนำโครงสร้างที่ใช้โฟลเดอร์พร้อมไฟล์เฉพาะทางสำหรับด้านต่างๆ เช่น authentication, performance และ testing สิ่งนี้จะทำให้ AI agent เข้าถึงเฉพาะบริบทที่เกี่ยวข้องโดยไม่ต้องประมวลผลข้อมูลที่ไม่จำเป็น ซึ่งอาจปรับปรุงความแม่นยำของการตอบสนองและลดการใช้ token
คำแนะนำการใช้งาน AGENTS.md :
- ตำแหน่ง: ไดเรกทอรีหลักของ repository
- รูปแบบ: Markdown มาตรฐานโดยไม่จำเป็นต้องมีฟิลด์บังคับ
- ลำดับชั้น: รองรับไฟล์ซ้อนกันในไดเรกทอรีย่อย
- การแก้ไขข้อขัดแย้ง: ไฟล์ที่อยู่ใกล้กับโค้ดที่แก้ไขมากที่สุดจะมีความสำคัญเหนือกว่า
- ตัวอย่างเนื้อหา: คำสั่ง build, ขั้นตอนการทดสอบ, แนวทางการเขียนโค้ด, แนวทางด้านความปลอดภัย
การนำมาใช้ในอุตสาหกรรมและการสนับสนุนเครื่องมือ
ผู้เล่นรายใหญ่ในพื้นที่ AI coding เริ่มปรับให้สอดคล้องกับมาตรฐาน AGENTS.md Jules agent ของ Google รองรับรูปแบบนี้แล้ว และเครื่องมืออื่นๆ กำลังเพิ่มความเข้ากันได้ ความพยายามในการมาตรฐานเกี่ยวข้องกับการร่วมมือระหว่างทีมจาก OpenAI, Google, Cursor และแพลตฟอร์มการพัฒนา AI ชั้นนำอื่นๆ
ความยืดหยุ่นของรูปแบบได้มีส่วนต่อความสำเร็จในการนำมาใช้ โปรเจกต์สามารถรวมทุกอย่างตั้งแต่คำสั่ง build ง่ายๆ ไปจนถึงแนวทางสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน ข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย และขั้นตอนการ deployment การขาดข้อกำหนดที่เข้มงวดหมายความว่าทีมสามารถปรับรูปแบบให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของตนในขณะที่รักษาความเข้ากันได้ระหว่างเครื่องมือ AI ต่างๆ
ผลกระทบในอนาคตสำหรับ Workflow การพัฒนา
การนำ AGENTS.md มาใช้อย่างแพร่หลายสะท้อนการเปลี่ยนแปลงในวงกว้างในแนวปฏิบัติการพัฒนาซอฟต์แวร์เมื่อ AI coding assistant กลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้น นักพัฒนาค้นพบว่าการสร้างคำแนะนำที่ชัดเจนและมีโครงสร้างสำหรับ AI agent มักจะเป็นประโยชน์ต่อสมาชิกทีมที่เป็นมนุษย์ด้วย ส่งผลให้เอกสารโปรเจกต์โดยรวมดีขึ้น
ในขณะที่รูปแบบนี้ยังคงพัฒนาต่อไป ชุมชนกำลังสำรวจคุณสมบัติเพิ่มเติมเช่น import directive สำหรับคำแนะนำที่ใช้ร่วมกันและการรวมที่ดีกว่ากับเครื่องมือการพัฒนาที่มีอยู่ ความสำเร็จของ AGENTS.md อาจส่งสัญญาณจุดเริ่มต้นของแนวทางที่เป็นมาตรฐานมากขึ้นสำหรับการร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์
อ้างอิง: AGENTS.md