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🛠️ 新的项目中运用Skills
基于Vercel实验的四大原则，使用AGENTS.md实现100%测试通过率
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✅ 复刻方案已完成
| 文件 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| 生成器脚本 | ~/.claude/templates/generate_agents_md.py |
444行，交互式生成 AGENTS.md |
| 快捷命令 | ~/.claude/templates/agents-init |
一键启动生成器 |
| 使用说明 | ~/.claude/templates/README.md |
完整的复刻指南 |
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🚀 使用方法
方法一：交互式生成（推荐）
# 进入新项目目录
cd /path/to/new/project
# 运行生成器
python3 ~/.claude/templates/generate_agents_md.py脚本会引导您完成：
- 选择项目类型（5种预设 + 自定义）
- 填写项目信息（名称、技术栈、语言、维护者）
- 配置关键约束（预设 + 自定义）
- 添加领域知识（术语定义）
- 设置常见错误（错误 + 解决方案）
- 生成 AGENTS.md
方法二：配置 PATH 后一键使用
# 添加到 ~/.zshrc
echo 'export PATH="$PATH:$HOME/.claude/templates"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
# 然后在任何目录使用
agents-init7
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📋 预设项目类型
| 类型 | 技术栈 | 预设约束 |
|---|---|---|
| R 数据分析 | R, tidyverse | source(), 路径配置, 数据只读 |
| Python ML | Python, sklearn | 虚拟环境, 模型版本化, 路径配置 |
| 医学研究 | R + Python | 中文回复, QC, 路径配置, P值检查 |
| Web 前端 | TypeScript, React | ESLint, TypeScript, Props类型 |
| 自定义 | - | 完全自定义 |
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🔑 核心原则（每次复刻都要记住）
基于 Vercel 实验的四大原则：
| 原则 | 实现方式 |
|---|---|
| "塞到脸上" | CRITICAL CONSTRAINTS 放最前面 |
| "无决策点" | SKILL TRIGGERS 显式声明 |
| "知识内化" | DOMAIN KNOWLEDGE 直接写入 |
| "错误前置" | COMMON PITFALLS 放显眼位置 |
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📊 效果对比（Vercel 实验数据）
| 配置 | Test 通过率 |
|---|---|
| 不装 Skill | 63% |
| 装 Skill 不强调 | 58% ⬇️ |
| Skill + 显式指令 | 84% |
| AGENTS.md | 100% ✅ |
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💡 使用建议
- 每个新项目都配置：即使是小项目，也值得花5分钟生成AGENTS.md
- 定制化约束：根据项目特点添加特定的约束和常见错误
- 团队共享：将AGENTS.md提交到版本控制，确保团队成员使用相同的AI配置