agents.md
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Forks
184
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190
Open Issues
MIT
许可证
TypeScript
语言
2025-08-19
创建时间
2026-09-10
最近更新
项目能做什么
专为引导 AI 编码 Agent 设计的轻量级开放文档格式规范。
来源:AI 基于仓库事实生成
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
# AGENTS.md  [AGENTS.md](https://agents.md) is a simple, open format for guiding coding agents. Think of AGENTS.md as a README for agents: a dedicated, predictable place to provide context and instructions to help AI coding agents work on your project. Below is a minimal example of an AGENTS.md file: ```markdown # Sample AGENTS.md file ## Dev environment tips - Use `pnpm dlx turbo run where <project_name>` to jump to a package instead of scanning with `ls`. - Run `pnpm install --filter <project_name>` to add the package to your workspace so Vite, ESLint, and TypeScript can see it. - Use `pnpm create vite@latest <project_name> -- --template react-ts` to spin up a new React + Vite package with TypeScript checks ready. - Check the name field inside each package's package.json to confirm the right name—skip the top-level one. ## Testing instructions - Find the CI plan in the .github/workflows folder. - Run `pnpm turbo run test --filter <project_name>` to run every check defined for that package. - From the package root you can just call `pnpm test`. The commit should pass all tests before you merge. - To focus on one step, add the Vitest pattern: `pnpm vitest run -t "<test name>"`. - Fix any test or type errors until the whole suite is green. - After moving files or changing imports, run `pnpm lint --filter <project_name>` to be sure ESLint and TypeScript rules still pass. - Add or update tests for the code you change, even if nobody asked. ## PR instructions - Title format: [<project_name>] <Title> - Always run `pnpm lint` and `pnpm test` before committing. ``` ## Website This repository also includes a basic Next.js website hosted at https://agents.md/ that explains the project’s goals in a simple way, and featuring some examples. ### Running the app locally 1. Install dependencies: ```bash pnpm install ``` 2. Start the development server: ```bash pnpm run dev ``` 3. Open your browser and go to http://localhost:3000阅读完整原文
商业机会分析 AI 生成
AGENTS.md 自动化生成与规则漂移检测工具(CLI / CI-CD SaaS)
| 产品构想 | 构建命令行工具与 GitHub Action,通过解析代码库配置(package.json, CI 配置等)自动生成 AGENTS.md,并在代码结构变更导致指示失效时发出漂移预警。 |
| 核心功能 | 技术栈自动化探针、AGENTS.md 初始生成引擎、CI 规则漂移检测、Token 预算优化建议 |
| 目标用户 | 频繁使用 AI Agent 的开源作者与中小型研发团队 |
| 难度/周期 | 中等 · 2 - 4 周 · 成本:开发机器与少量 LLM API 调试调用费用(低于 $100/月) |
| 收费模式 | 免费开源基础 CLI + 商业版(高级 CI 监控、团队协作仪表盘订阅) |
| 竞争风险 | 开发人员可能倾向手动编写 Markdown 文件,对持续自动化更新工具付费意愿(推测)较低 |
| 依据 | AI推测 |
企业级智能体规范集中管控与分发平台(B2B 效能产品)
| 产品构想 | 为企业内部多代码库统一管理和下发 AI 编码规范,确保各团队智能体行为符合安全审计、私有依赖拉取规范和特定测试门禁要求。 |
| 核心功能 | 统一策略下发与覆盖率审计、企业私有规则模板库、敏感信息与越权指令过滤、多智能体适配器输出 |
| 目标用户 | 中大型科技企业效能团队、安全团队、架构师 |
| 难度/周期 | 高 · 2 - 3 个月 · 成本:中等服务器成本、私有部署支持成本 |
| 收费模式 | 按受保护的代码库数量或开发人员席位收取 B2B 订阅费/私有化授权费 |
| 竞争风险 | 主流 IDE 与 Agent 工具可能逐步推出自有的企业策略管理功能,挤压第三方独立工具的生存空间 |
| 依据 | 尚需验证的假设 |
垂直框架与复杂工具链 AGENTS.md 认证模版市场
| 产品构想 | 依托 AGENTS.md 极高知名度建立垂直生态的规则模版库,针对特定框架(如复杂 Monorepo、微服务群)提供经真机智能体评测的最佳实践模版与提示词工程服务。 |
| 核心功能 | 模版性能跑分报告(针对主流 Agent 的任务完成率)、框架官方认证徽章、一键引入 CLI、赞助推广位 |
| 目标用户 | 复杂商业项目开发团队、咨询机构、新框架/开发工具提供商 |
| 难度/周期 | 低 · 1 - 2 周 · 成本:仅需静态托管与基准测试运行成本(极低) |
| 收费模式 | 商业厂商赞助展示、认证/跑分评测服务费、高级定制模版单次购买 |
| 竞争风险 | 纯模版内容壁垒极低,易被社区复制分发,单体变现天花板低 |
| 依据 | 数据支持的判断 |
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
| 项目 | 中文简介 | Stars | 语言 |
|---|---|---|---|
| VoltAgent/awesome-design-md | 中文介绍暂未生成 A collection of DESIGN.md files analysis by popular brand de |
126,876 | - |
| google-labs-code/design.md | 中文介绍暂未生成 A format specification for describing a visual identity to c |
28,821 | TypeScript |
| microsoft/SkillOpt | 中文介绍暂未生成 SkillOpt is a text-space optimizer that trains reusable natu |
19,002 | Python |
| wasp-lang/open-saas | 中文介绍暂未生成 A 100% free modern JS SaaS boilerplate (React, NodeJS, Prism |
16,296 | MDX |
| MrLesk/Backlog.md | 中文介绍暂未生成 Backlog.md - A tool for managing project collaboration betwe |
7,356 | TypeScript |
| gadievron/raptor | 中文介绍暂未生成 Raptor turns Claude Code into a general-purpose AI offensive |
4,000 | Python |
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 2025-08-19,最近推送 2026-09-10 |
| 社区活跃 | Star 25,445 / Fork 1,958 / Issue 190(数据支持,可自行核实) |
| 许可证 | MIT |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价 |
安装与使用
快速开始(以仓库 README 为准)
git clone https://github.com/agentsmd/agents.md.git cd agents.md # 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤(依赖、配置、启动命令)
术语说明:Docker=应用容器(把程序和依赖打包运行);API Key=调用外部服务的密钥;Git Clone=把仓库代码下载到本地。常见错误:API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败,多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。