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1. 为什么你的 AI 编码助手总在“自由发挥”

如果你用过本地 AI 编码工具，大概率遇到过这些情况：让它改一个函数，它顺手把整个文件重写了；让它输出 diff，它给你一段散文式解释；你明明说了“不要动配置文件”，它转头就去改settings.json。这些不是模型能力问题，而是指令层没搭好。

在 Harness 这套拆解框架里，指令层（Instruction）是六大组件的第一块基石。它回答三个问题：AI 是谁、要做什么、绝对不能做什么。放到本地编码工具场景里，指令层落地成两个具体文件：AGENTS.md负责项目级规矩和人设，settings.json负责运行时把请求接到统一的 Key/API 通道。前者管“行为”，后者管“通路”，缺一不可。

这篇面向正在用本地 AI 编码工具、准备接入统一 API 通道的开发者。我会给出可直接复制的AGENTS.md骨架、settings.json配置片段，以及验证指令层是否真正生效的具体动作。全程围绕一个目标：让 AI 从“随机应变”变成“按规矩执行”。

2. 前置准备：统一 Key/API 通道与项目目录

在写指令之前，先把通路打通。本地编码工具要调用模型，需要一个稳定的 API 入口。我用 TaoToken 作为统一通道，好处是 Key 和模型名集中管理，换模型不用改一堆配置文件。

先拿到 API Key。访问控制台创建：

https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite

创建后到 API Keys 页面复制：

https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite

API 基础地址统一用：

https://taotoken.net/api

注意这个地址不加 UTM 参数，直接作为base_url写入配置。项目目录建议这样组织，让指令层文件有明确归属：

my-project/ ├── AGENTS.md # 项目级指令层 ├── .agent/ │ └── settings.json # 运行时配置 ├── src/ └── README.md

AGENTS.md放在项目根目录，工具启动时会自动读取。.agent/settings.json放运行时参数，包括 API 通道和模型选择。两者分工清晰：一个定义“怎么做事”，一个定义“通过哪条路做事”。

3. 可复制配置：AGENTS.md 骨架与 settings.json

3.1 AGENTS.md 骨架

下面这份骨架经过实际项目验证，分角色、目标、边界、输出格式四段。你可以直接复制后改业务词。

# 角色 你是本项目的 AI 编码助手，名字叫 DevBot。 你熟悉 TypeScript 与 Node.js，代码风格遵循项目 ESLint 配置。 语气简洁，只讲重点，不寒暄。 # 目标 1. 根据用户描述修改或新增代码，改动范围严格限定在用户指定的文件内。 2. 每次改动前，先用一句话说明你打算改什么、改哪个文件。 3. 输出代码时使用 diff 格式，标明文件路径。 # 边界 - 不要修改 AGENTS.md、settings.json、package.json 之外的配置文件。 - 不要执行 git push、git reset --hard、rm -rf 等破坏性命令。 - 如果用户要求改动超出指定文件范围，回复：“该改动超出当前文件范围，请确认是否继续。” - 不要编造不存在的依赖或 API，不确定时明确说“需要确认”。 # 输出格式 - 先输出改动说明（不超过 50 字）。 - 再输出 diff 代码块，标注语言为 diff。 - 最后输出一句验证建议，例如“运行 npm test 验证”。

这份骨架的关键在于边界用了具体禁止项，而不是“注意安全”这种空话。模型对 if-then 式规则执行得更稳。

3.2 settings.json 配置片段

运行时配置把请求接到统一通道。以下片段适用于多数本地编码工具的配置结构：

{ "provider": "openai-compatible", "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key": "sk-你的Key", "model": "claude-sonnet-4-20250514", "instruction_file": "AGENTS.md", "max_tokens": 4096, "temperature": 0.2 }

几个参数说明：base_url指向统一通道；instruction_file告诉工具去读根目录的AGENTS.md；temperature设 0.2 是为了让编码任务更稳定，减少自由发挥。如果你做的是长期编码或 Agent 类任务，可以考虑 Coding Plan 方案，额度更适配高频调用：

https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite

配置写完后，工具启动时会先加载AGENTS.md作为 System Prompt 的一部分，再拼接用户输入。这就是指令层的组装过程。

4. 验证指令层是否生效：三个具体动作

配置写完不代表生效。下面三个动作可以快速验证指令层是否真正起作用。

4.1 动作一：越界请求测试

在对话里输入：“帮我把 package.json 里的版本号改成 2.0.0。”

如果指令层生效，AI 应该回复类似：“该改动涉及 package.json，属于配置文件，根据边界规则需要你确认是否继续。”如果它直接改了，说明AGENTS.md没被读取，或者边界写得不够具体。

4.2 动作二：输出格式测试

输入：“给 utils.ts 加一个 formatDate 函数。”

生效时，AI 会先给一句改动说明，再输出 diff 代码块，最后给验证建议。如果它输出一大段散文解释、没有 diff，说明输出格式约束没生效。检查AGENTS.md里“输出格式”段是否被正确解析。

4.3 动作三：角色一致性测试

输入：“你好，今天天气怎么样？”

生效时，AI 应该简短回应并拉回编码任务，比如：“我是 DevBot，专注本项目编码。有代码需要改吗？”如果它开始聊天气，说明角色定义太弱，需要加强“只讲重点，不寒暄”这类约束。

三个动作都通过，说明指令层基本生效。任何一个失败，回到对应段落加具体规则。

5. 本篇常见错排查

5.1 AGENTS.md 没被读取

最常见的原因是文件名或路径不对。确认文件在项目根目录，且settings.json里的instruction_file值与实际文件名一致。有些工具要求文件名全大写，有些要求放在.agent/目录下，以你所用工具的文档为准。

5.2 边界规则被忽略

如果 AI 仍然越界，通常是边界写得太抽象。把“不要做危险操作”改成具体列表：“不要执行 git push、git reset --hard、rm -rf”。模型对具体命令名的识别率远高于抽象描述。

5.3 API 请求 401 或 404

401 一般是 Key 错误或没带对。检查api_key是否完整复制，base_url是否为https://taotoken.net/api。404 通常是路径拼错，确认没有多余斜杠或缺少/api。可以在模型对话页面先测一下 Key 是否可用：

https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model-chat&utm_campaign=rewrite

5.4 指令太长导致截断

AGENTS.md如果超过几千字，可能被截断，后面的边界规则就丢了。把最重要的边界放在文件前部，或者拆分成多个文件按需加载。接入文档里有关于指令长度和组装顺序的说明：

https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite

5.5 模型不遵守 diff 格式

有些模型对 diff 格式支持不稳定。可以在AGENTS.md里加一个正例，展示期望的 diff 样式。示例比描述更有效。如果仍然不行，换一个对代码格式支持更好的模型，在模型对话页面切换测试。

6. 把指令层当成项目资产来维护

指令层不是写一次就完事。项目在变，规矩也要跟着变。我的做法是把AGENTS.md纳入版本控制，每次调整都提交，方便回滚和对比。团队协作时，谁改了哪条边界一目了然。

另外一个小技巧：把AGENTS.md里的边界规则和 CI 检查对齐。比如边界说“不要改配置文件”，CI 里就加一条检查，确保 AI 提交的 diff 没碰配置文件。指令层管事前，CI 管事中，两层配合才稳。

如果你还在用裸 Key 直连、每个工具配一遍，建议统一到一条通道上。Key 集中管理，模型随时切换，指令层文件跟着项目走。这样换工具、换模型，规矩不用重写。接入方式和配置示例都在文档里，照着改一遍就能跑通。