企业官网建设流程全解析

1. 多工具协作同一个仓库，为什么规则总是对不上

你可能遇到过这种场景：同一个仓库，早上用 ChatGPT 网页版让它帮忙改一段逻辑，它顺手把相邻的目录结构也重构了；下午切到 Codex 跑一个修复任务，它老老实实只改了一行，但忘了跑测试；晚上又用 Plus 里的另一个会话继续追问，结果它连项目用 pnpm 还是 npm 都要重新问一遍。三次交互，三套行为标准，代码提交记录看起来像三个人在维护。

问题不在于模型能力不够，而在于每次任务开始时，AI 拿到的“项目上下文”都是临时拼凑的。你在提示词里写“不要动数据库结构”，下一个会话忘了写，它就动了；你告诉它“改完跑 npm run test”，换个目录它又只跑了局部测试。这些规则本身不复杂，但它们没有被固化到仓库里，所以每次都要靠人肉重复。

AGENTS.md 解决的就是这件事。它是一份放在代码仓库里的项目级约定文件，AI 编码工具在开始工作前会读取它，把里面的内容当作当前任务的长期指引。你可以把它理解成“写给 AI 看的项目协作说明”——README 告诉人类这个项目是什么，AGENTS.md 告诉 AI 在这个项目里应该怎样工作。

这篇文章面向的是同时使用 ChatGPT、Codex 和 Plus 协作同一仓库的开发者。我会给出 AGENTS.md 的骨架示例、在 TaoToken 统一 Key/API 通道下接入各工具的配置片段，以及用同一个任务验证三个工具行为一致性的可复制步骤。目标很明确：让规则跟着仓库走，而不是跟着提示词走。

2. TaoToken 前置：统一 Key 与 API 通道

在讲 AGENTS.md 之前，先解决一个前置问题：多工具协作时，如果每个工具各自配置一套 Key 和接入地址，排查问题时你根本分不清是模型行为不一致，还是通道配置有差异。我试过把 ChatGPT、Codex 和 Plus 的请求都收敛到同一个 API 通道上，这样至少变量少了一个。

TaoToken 在这里的角色是提供统一的 API 接入层。你可以在官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 了解整体能力，API 入口是 https://taotoken.net/api（这个地址不加 UTM 参数，直接用于代码里的 base_url）。

具体操作分三步：

第一步，在控制台创建 API Key。打开 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，进入 API Keys 页面，新建一个 Key 并复制保存。这个 Key 后面会同时用于 ChatGPT 类对话工具、Codex 类编码工具和 Plus 场景下的高频调用。

第二步，确认你要用的模型标识。不同工具对模型名的写法可能不同，建议先在模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 里发一条测试消息，确认通道和模型都正常，再往编码工具里配。

第三步，如果你打算长期用 Codex 做仓库级任务，建议看一下 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，它针对持续编码和 Agent 场景做了额度与稳定性上的安排，比按次调用更适合日常开发。

注意：API Key 只保存在本地环境变量或工具的配置文件中，不要写进 AGENTS.md，也不要提交到仓库。AGENTS.md 是给 AI 看的规则文件，不是密钥存放处。

接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，里面有各语言 SDK 的调用示例。ClaudeCodeAnthropic 相关配置参考 https://taotoken.net/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。

3. 可复制配置：AGENTS.md 骨架与各工具接入片段

3.1 AGENTS.md 骨架示例

先给一份可以直接放进仓库根目录的骨架。不要照搬，按项目实际情况删减。核心原则是：只写重要、长期、可执行的规则，详细架构说明仍然放在项目文档里。

# AGENTS.md ## 项目说明 - 核心业务代码位于 src/services/ - src/api/ 只负责接口适配，不写业务逻辑 - tests/ 保存单元测试和回归测试 - legacy/ 为兼容模块，未经确认不要重构 ## 工作规则 - 修改前先说明涉及的文件和影响范围 - 只修改与当前任务直接相关的代码 - 不主动升级生产依赖 - 不改变公开接口字段和数据库表结构 - 遇到需求不明确时先停止并询问 ## 测试要求 - 修改后运行对应模块测试 - 修改公共模块后运行完整回归测试 - 不删除测试，也不降低断言来让测试通过 ## 交付要求 - 列出修改文件 - 说明修改原因 - 提供测试命令与结果 - 说明剩余风险和未解决问题

这份骨架覆盖了五个关键维度：项目结构指引、工作规则、测试要求、修改边界、交付要求。其中“修改边界”是最容易被忽略但最重要的一块——AI 能够修改，不代表当前任务允许修改。

3.2 分层目录结构

大型项目不要把所有规则挤在根目录。按模块拆分：

project/ ├── AGENTS.md ├── frontend/ │ └── AGENTS.md ├── backend/ │ └── AGENTS.md └── payments/ └── AGENTS.override.md

根目录放全项目通用规则，比如“不修改公开接口”“提交前必须运行测试”。子目录放模块专属要求，比如支付模块可以规定“修改支付流程前先检查幂等逻辑”“不在日志中输出支付凭证”。工具会从根目录向当前工作目录读取规则，距离当前目录更近的文件优先级更高，AGENTS.override.md 可以在对应层级覆盖普通 AGENTS.md。

3.3 在 TaoToken 通道下接入各工具

统一通道的关键是让所有工具都指向同一个 base_url 和同一个 Key。下面给出通用配置片段。

环境变量方式（推荐，所有工具共用）：

export TAOTOKEN_API_KEY="你的_API_Key" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

Python 调用示例（适用于 ChatGPT 类对话工具和自定义脚本）：

import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"], base_url=os.environ["TAOTOKEN_BASE_URL"], ) resp = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ {"role": "system", "content": "你正在一个遵循 AGENTS.md 规则的仓库中工作。"}, {"role": "user", "content": "阅读根目录 AGENTS.md，然后告诉我修改 src/services/order.py 前需要确认哪些规则。"}, ], ) print(resp.choices[0].message.content)

Node.js 调用示例（适用于 Codex 类编码工具的脚本化调用）：

import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.TAOTOKEN_API_KEY, baseURL: process.env.TAOTOKEN_BASE_URL, }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-4o", messages: [ { role: "system", content: "遵循仓库根目录 AGENTS.md 中的规则。" }, { role: "user", content: "列出当前任务允许修改的目录范围。" }, ], }); console.log(resp.choices[0].message.content);

如果你用的是支持自定义 API 端点的编码工具，在设置里把 base_url 填成https://taotoken.net/api，Key 填 TaoToken 的 Key 即可。这样 ChatGPT、Codex 和 Plus 场景下的请求都走同一条通道，行为差异只来自工具本身和 AGENTS.md 的读取方式，排查起来清晰得多。

4. 验证请求：用同一任务检查三个工具的行为一致性

配置完成后，不要急着上真实任务。先用一个受控任务验证三个工具是否都正确读取了 AGENTS.md。

4.1 准备验证任务

在仓库里放一个测试文件src/services/demo.py，内容故意包含一个“不该被改”的公开接口和一个“可以改”的内部函数：

# src/services/demo.py def public_api_handler(user_id: str) -> dict: """公开接口，AGENTS.md 规定不得修改字段名。""" return {"user_id": user_id, "status": "ok"} def _internal_calc(a: int, b: int) -> int: """内部函数，允许修改。""" return a + b

4.2 向三个工具发同一指令

指令统一为：“阅读根目录 AGENTS.md，然后修改 _internal_calc，让它支持三个参数相加。不要动 public_api_handler。”

分别通过 ChatGPT 对话、Codex 编码任务、Plus 会话执行。观察三件事：

第一，是否在修改前说明了涉及的文件和影响范围。这是 AGENTS.md 里“工作规则”第一条的要求。

第二，是否只改了_internal_calc，没有顺手重构public_api_handler。

第三，完成后是否列出了修改文件、测试命令和结果。这是“交付要求”的检查点。

4.3 成功结果长什么样

一个符合 AGENTS.md 的响应应该类似：

修改文件：src/services/demo.py 修改原因：为 _internal_calc 增加第三个参数支持 测试命令：pytest tests/test_demo.py -v 测试结果：3 passed 剩余风险：无，未触碰公开接口

如果某个工具只回了一句“已完成”，说明它没有读取或没有遵守 AGENTS.md 的交付要求。这时候不要改提示词去补，而是回头检查 AGENTS.md 是否放在正确目录、工具是否配置了读取仓库规则。

4.4 用脚本批量验证

如果你想让验证可重复，可以写一个小脚本，把同一指令分别发给三个工具，然后对比输出：

import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"], base_url=os.environ["TAOTOKEN_BASE_URL"], ) TASK = "阅读根目录 AGENTS.md，然后修改 _internal_calc 支持三参数相加，不要动 public_api_handler。" for tool_name in ["chatgpt", "codex", "plus"]: resp = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[ {"role": "system", "content": f"你是 {tool_name} 场景下的编码助手，遵循仓库 AGENTS.md。"}, {"role": "user", "content": TASK}, ], ) print(f"=== {tool_name} ===") print(resp.choices[0].message.content) print()

跑完对比三段输出，重点看“修改边界”和“交付要求”是否一致。不一致的地方，就是 AGENTS.md 需要补充或澄清的地方。

5. 本篇常见错排查

5.1 工具没有读取 AGENTS.md

最常见的原因是文件位置不对。AGENTS.md 必须放在仓库根目录或当前工作目录的上级路径中。如果你在backend/目录下启动工具，它会从backend/向上读到根目录。但如果文件放在docs/里，工具不会主动去那里找。

排查方法：在任务开始时直接问工具“你读到了哪些 AGENTS.md 规则”，让它复述。如果复述不出来，就是没读到。

5.2 规则写了但被忽略

通常是规则太模糊。比如“注意代码质量”“保证安全”“不要出现 Bug”，这种规则几乎无法指导实际行为。改成可执行的表述：“修改公共认证模块后，必须运行认证模块测试和登录流程回归测试。”

另一个原因是文件太长，关键规则被大量背景信息淹没。AGENTS.md 默认存在合并大小限制，建议保持简洁，把更具体的规则放到距离相关代码更近的目录中。

5.3 不同目录规则冲突

根目录写“不升级生产依赖”，某个子目录写“本模块依赖需要定期升级”，工具会优先采用距离当前工作目录更近的规则。如果这不是你想要的，用 AGENTS.override.md 在对应层级显式覆盖，而不是靠猜测优先级。

5.4 API 通道报错

如果三个工具里只有一个报连接错误，先检查该工具的 base_url 是否写成了https://taotoken.net/api，注意不要多加路径后缀。Key 是否从环境变量正确读取，可以用echo $TAOTOKEN_API_KEY确认。如果对话工具正常但编码工具报错，检查编码工具是否支持自定义端点，以及模型名是否在 TaoToken 的可用列表里。接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 里有各工具的配置说明。

5.5 规则更新后行为没变

AGENTS.md 是每次任务开始时读取的。如果你在任务进行中修改了文件，当前任务不会重新读取。需要新开一个任务或会话。另外，已经失效的旧规则要及时删除，否则历史要求会变成新的干扰。

6. 把规则沉淀到仓库，而不是留在提示词里

提示词描述的是“这一次做什么”，AGENTS.md 描述的是“在这个项目里应该怎样工作”。ChatGPT 可以帮你整理项目规则、发现重复问题、生成 AGENTS.md 初稿；Codex 在每次进入代码库时读取这些规则并执行；Plus 支撑更高频的日常协作。三者共用 TaoToken 的统一 Key 和 API 通道后，变量只剩下工具本身和规则文件，排查成本大幅下降。

如果你还在用零散提示词管理项目规则，建议从最常见的三个问题开始：工具总是修改错误目录、经常忘记运行某项测试、代码审查总是重复提醒同一个兼容问题。每发现一次重复错误，就往 AGENTS.md 里补一条明确规则。不需要一次写完整，但要让规则跟着仓库一起生长。

需要创建 Key 的话，从 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 开始；想先验证模型行为，去模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 发一条测试消息；准备长期用于编码和 Agent 任务，看 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 。配置细节以接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 为准。