agent-rules-books规则压缩方法论揭秘full如何压成mini还能保留决策压力【免费下载链接】agent-rules-booksAGENTS.md rules / skills for AI coding agents: Codex, Cursor Claude Code. Inspired by Clean Code, Refactoring, DDD, Clean Architecture and DDIA programming books.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-rules-booksagent-rules-books 仓库把 14 本经典软件工程书籍提炼为可直接喂给 Codex、Cursor、Claude Code 的 AGENTS.md 规则并为每本书提供 full、mini、nano 三个版本。本文揭秘它的规则压缩方法论为什么 full 可以压成 mini还能完整保留决策压力。三个版本各司其职在 README.md 的 Release Matrix 中每本书都以确定性指标行数、规则条数、字节数发布三个版本以 clean-code 为例版本文件行数规则数大小fullclean-code/clean-code.md29722013851 Bminiclean-code/clean-code.mini.md47293804 Bnanoclean-code/clean-code.nano.md32141235 B从 297 行压到 47 行体积缩水 72%但规则数只从 220 减到 29——压缩的不是信息密度而是只保留会改变 AI 决策的规则。定位差异见 docs/USAGE.mdfull完整参考版用于审计、深度会话与技能参考文件mini默认推荐版作为技能或常开规则的主体nano上下文预算极紧时的常开兜底版压缩第一原则决策等价而非句子等价压缩流程定义在 _rule-workbench/PROCESS.md开篇就立下目标创建决策等价decision-equivalent而非句子等价sentence-equivalent的压缩规则集。压缩版必须保留的是那些会实质改变 AI agent 的架构、重构、评审、风险决策以及反复出现的小型实现选择的规则。换句话说full 里的 220 条规则中很多条只是同一决策压力的不同表述mini 只需保留能施加压力的最小集合。8 类规则分级先分类再压缩压缩前full 的每个章节都会被逐条分类到 8 个桶里见 PROCESS.md 的 Rule Classification分类含义mini 处理策略book-thesis书的核心纠正性观点全部保留decision-changing改变架构/建模/持久化等决策全部保留conflict-resolver解决简单 vs 富模型等取舍全部保留micro-decision命名、函数形状、参数设计等反复出现的局部选择常犯错的保留trigger仅在触碰风险区域时激活强触发规则保留defaultagent 无需提示就会遵守需证据才允许删checklist-only只适合最后扫描折叠进检查清单framing背景性内容通常舍弃这套分级的关键洞察藏在解释性启发里对人类显而易见不等于对 agent 是默认行为。把一条规则标记为default从而删除必须有 eval 证据支撑仅凭这条听起来很常识不允许删——命名规范、函数形状、测试纪律这类规则哪怕对人类显然agent 仍会违反所以默认保留。mini 压缩的五条实操规则保留书名立场mini 必须保留书的独特词汇和偏向读完 mini 仍觉得它像 Clean Code而不是一份通用风格指南短操作规则优先于解释性散文长清单转成 trigger 规则 末尾检查清单只合并后果相同的规则跨章节的重复规则只有在操作后果相同时才合并无行数目标不同书可以有实质不同的大小mini 不能只是稍微长一点的 nano拿不准就保留分不清无害省略还是书的核心纠正时留在 mini。以 clean-code.mini.md 为例它被整理为固定六段结构何时使用 → 首要纠正偏差 → 决策规则 → 触发规则 → 最终检查清单其中Working code is not automatically clean code作为首要偏差贯穿始终。可追溯性M* 与 N* 让每条压缩都可审计这是方法论中最硬核的部分。_rule-workbench/clean-code/traceability.md 中mini 的每条规则都有M*编号、nano 的每条都有N*编号并精确指向 full 的章节名与行号。例如M6分离命令与查询消除隐藏副作用。来源Function rules(44-62)Smells to detect and eliminate(207-240)Hard rules(290-297)。每条被省略或合并的源规则必须给出三选一处置covered by Mx、covered by Nx、intentionally lost——不允许用次要、低产出这类模糊理由搪塞。收尾前还要做一次章节覆盖审查full 的每个章节必须被指派到mini 直接保留 / 合并进 M* / 仅存于 nano / 有意舍弃之一即使 mini 一个字没改也必须做。两条值得抄进自己流程的启发删除测试删掉一条规则如果可能让某个坏习惯复活就保留它process bug 优先审查发现的问题若属于可跨书复用的压缩错误类别先修 PROCESS.md 再重跑该书而不是手工调某一本的输出。发布流程workbench 与仓库隔离压缩发生在_rule-workbench/book/工作区full.md 以符号链接指向正典文件禁止编辑成品经 _rule-workbench/RELEASE.md 发布mini.md→book/book.mini.md、nano.md→book/book.nano.mdtraceability 留在工作区不对外发布。README 表格中的行数、字节数、规则数全部用确定性命令wc -l、wc -c、列表项计数约定生成保证每次发布可复现、可对比。有证据吗mini 规则实测 74 分 vs 46 分README.md 记录了一个早期验证实验同一应用分别用 mini 规则和只写一句 OBEY A Philosophy of Software Design的提示做重构评审模型给分约为74/100 vs 46/100——具体列出规则比只报书名更能让 agent 真正执行设计原则。这正是保留决策压力的价值压力来自一条条可操作规则而非标题。如何为你的项目选版本按 docs/USAGE.md 的原则用最小的、仍能改变 agent 决策的机制。单一任务/技能选 mini跨编辑器常开基线且预算紧张选 nano审计或深度会话选 full。新加一本书的完整工作流见 docs/ADDING_THE_BOOK.md提取全书规则 → 审校 full → 跑 PROCESS.md 压缩 → 按 RELEASE.md 发布。一句话总结agent-rules-books 的压缩不是删句子而是删不影响决策的句子用规则分类 可追溯编号 章节覆盖审查三重机制保证 mini 里的每一条都还在对 AI 施加决策压力。【免费下载链接】agent-rules-booksAGENTS.md rules / skills for AI coding agents: Codex, Cursor Claude Code. Inspired by Clean Code, Refactoring, DDD, Clean Architecture and DDIA programming books.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-rules-books创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考