超越always-on：agent-rules-books五大高级交付模式（skills、scoped rules、MCP、RAG）深度实战
【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
agent-rules-books 是一个把《Clean Code》《Refactoring》《DDDD》《Clean Architecture》《DDIA》等经典编程书籍提炼成 AI 编程代理规则与 skills 的开源项目，为 Codex、Cursor、Claude Code 提供开箱即用的 AGENTS.md 规则集。多数新手会把整份规则文件塞进项目根目录，让规则“always-on”常驻上下文——但上下文预算有限时，这种全局加载会挤占真正重要的项目信息。本文将带你实战 agent-rules-books 官方推荐的五大高级交付模式：on-demand skills、scoped rules、按需规则、MCP 与 RAG 检索，帮你用最小的上下文代价，让 AI 代理在正确时机加载正确的工程规则。
为什么 always-on 不是最优解？
官方在 docs/USAGE.md 中给出的第一原则是：
Use the smallest mechanism that still changes the agent's decisions.（使用仍足以改变代理决策的最小机制。）
问题在于：14 本书的full版本规则集加起来超过 20 万字节，而mini版本约 5~8 KB/本。如果你把 3 本书的完整规则全部常驻，上下文会被规则“淹没”，代理反而抓不住重点。
项目为每本书提供了三个工具无关的版本，这正是五大模式的“弹药库”：
| 版本 | 规模 | 最佳用途 |
|---|---|---|
full | 约 12~62 KB | 深度技能参考、审计、一次性专注会话 |
mini | 约 5~8 KB | 大多数任务的推荐版本、技能主体 |
nano | 约 1.2~2.8 KB | 上下文极紧时的常驻兜底 |
以 refactoring/refactoring.mini.md 为例：49 行、31 条规则，保留了“小步行为保持”“重构前建安全网”“只重构当前阻塞的代码坏味”等能真正改变代理决策的规则。
模式一：on-demand skills，把规则变成“随叫随到的工作流”
skills 是五大模式中的默认首选：规则只在遇到“这类工作”时才激活，而不是每条消息都生效。
适合做成 skill 的候选：
- refactoring/refactoring.mini.md → 重构专项
- working-effectively-with-legacy-code/working-effectively-with-legacy-code.mini.md → 高风险遗留代码修改
- domain-driven-design/domain-driven-design.mini.md → 建模密集型任务
- release-it/release-it.mini.md → 生产可靠性改造
推荐的项目结构：
project/ .agents/ skills/ refactoring-pass/ SKILL.md # 由 refactoring.mini.md 派生 reference.md # 可选：链接或拷贝 full 版做参考要点：激活的技能保持精简，长示例、完整规则、可追溯性材料放进reference.md或交给检索层，不要塞进 always-on 文件。Claude Code 中对应.claude/skills/<name>/SKILL.md，Codex 中对应.agents/skills/或~/.agents/skills/。
模式二：scoped rules，让规则只管辖它的“地盘”
当一个规则只对某个目录、文件类型或子系统有意义时，就用 scoped（路径作用域）规则，而不是全局规则。
三个编辑器的原生机制：
- Cursor：
.cursor/rules/*.mdc，例如payments.mdc设为Auto Attached仅作用于payments/**，ddd.mdc设为Agent Requested仅用于建模任务 - Claude Code：
.claude/rules/存放作用域化项目规则，也可用路径作用域的 skill - Codex：嵌套
AGENTS.md或AGENTS.override.md，只在真正需要不同“压力”的子树上添加
project/ AGENTS.md .cursor/ rules/ base.mdc # 唯一一条短 Always 规则（源自 mini 或 nano） payments.mdc # Auto Attached：payments/** refactor.mdc # Manual：显式重构 ddd.mdc # Agent Requested：建模任务推荐结构详见 docs/USAGE.md 中的 “Recommended structure” 章节。
模式三：on-demand 规则，人手动触发的“专家模式”
与 skills 的自动激活不同，on-demand 规则由你显式调用，适合低频高价值场景：一次重构专项、一次代码审查、一次迁移。
- Cursor 中用
@Cursor Rules显式应用某条Manual规则 - Codex 中把
mini规则集做成命令，任务匹配时才加载 - Claude Code 中对有副作用的手动工作流（如发布、部署）设置
disable-model-invocation: true，防止模型擅自触发
经验法则：任务匹配时才调用（Invoke only when the task matches），规则正文用mini，够小、够准、够快。
模式四：MCP，把外部知识接成“工具”
当规则材料过大、太动态或来自外部系统时，MCP（Model Context Protocol）是比塞进提示词更优的通道。官方推荐组合：
- Codex：skills + MCP 或检索支撑的工具
- Claude Code：skills + MCP 资源或 prompts，可搭配子代理
- Cursor：作用域规则 + 代码库索引或 MCP
典型用法：把 14 本书的full规则、架构文档、规范文件作为 MCP 资源库，代理需要哪本查哪本，上下文里只保留当前任务真正用到的片段。
模式五：RAG 检索，多书并存的终极方案
RAG（检索增强生成）适合四类材料：多本书同时使用、大型示例与模板、会变化的外部指引、只对部分任务重要的领域文档。
关键原则：
- 如果你已有 RAG 系统，把长参考材料留在 RAG 里，只把“改变决策的规则”提升为 always-on 或 scoped 规则
- 多本书并存时，只保留一本作为常驻主规则集，其余全部移入 on-demand 机制
- 组合前先查 docs/COMPATIBILITY.md 的兼容矩阵：✅ 可互补组合、🔁 二选一、❌ 禁止同载（如
domain-driven-design与patterns-of-enterprise-application-architecture是 ❌ 冲突对）
每本书在 _rule-workbench 下还配有traceability.md（如 _rule-workbench/refactoring/traceability.md），记录了mini/nano每条规则的来源章节——做 RAG 语料切分时是非常好的元数据。
五模式速查表：该用哪个？
| 你的需求 | 推荐模式 | 推荐版本 |
|---|---|---|
| 任务特定的书式偏置 | skill | mini |
| 稳定的仓库级工程偏置 | 一条 always-on 规则 | mini（太紧用nano） |
| 某子系统需要更强指引 | scoped rule / 嵌套文件 | mini或nano |
| 多步流程（重构、迁移、审计） | skill 或命令 | mini+full参考 |
| 超长参考材料、多本书 | MCP 或 RAG | full/ 源材料 |
完整决策指南见 docs/USAGE.md。
快速上手：三步搭建你的分层规则体系 🚀
- 克隆仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-rules-books - 选定一本主书，把它的
mini文件作为根层基线（如根目录AGENTS.md，或 Cursor 的base.mdc） - 把其余书做成 skills 或检索层，需要时再加载；跨编辑器的团队可让 Claude Code 通过
CLAUDE.md导入同一份AGENTS.md，实现一份基线、多端复用
避坑清单（官方明确列出）：
- 不要全局加载多个
full文件 - 不要把长流程塞进
AGENTS.md/ 根CLAUDE.md - 不要用一条巨型
Always规则统治整个项目 - 不要依赖自动记忆（memories）替代经过评审的项目规则
结语：让规则“按需生效”而不是“永远在场”
agent-rules-books 的五大交付模式本质上是同一句话：把规则的加载成本，控制在规则的价值之内。mini做技能、nano做兜底、full进检索、冲突书查矩阵、子系统走作用域——照 docs/USAGE.md 的决策指南落地后，你的 AI 代理会在重构时想起 Fowler、在动遗留代码时想起 Feathers，而日常小任务里保持轻量。规则书是弹药，交付模式是枪管，对准正确的时机扣扳机，才谈得上“深度实战”。
延伸阅读：README.md（发布矩阵与实验数据）、docs/COMPATIBILITY.md（书籍兼容矩阵）、CHANGELOG.md（版本历史）、LICENSE（MIT 协议）。
【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
