实证研究：优秀的 AGENTS.md 相当于模型升级，乱写反而降低代码质量

本文通过内部基准测试 AuggieBench 揭示了 AGENTS.md 文件对 AI 代码生成质量的巨大影响：优秀的文档能带来 25% 的质量提升，相当于模型代际升级；而糟糕的文档会导致 Agent 陷入“过度探索”陷阱，表现比没有文档更差。研究发现，精简（100-150 行）、包含程序化工作流、决策表及真实代码示例的文档效果最佳。文章建议，未来的文档工程应侧重于渐进式披露信息，并针对 Agent 的阅读习惯进行优化，因为 AGENTS.md 是目前唯一能被 Agent 100% 发现的文档入口。