各位 V 友，如果完全不加限制，Agent 会在你的项目里用最野的路子给你码代码，格式乱飞。
分享一下我们在团队中使用 Markdown 规则约束 Antigravity 2.0 的经验。通过多层级目录规则继承机制，能够按目录模块给 AI 分配对应的命名、库引用、安全白名单限制，极大地减轻了 Code Review 的负担。
附上了我们实测非常好使的几个约束模块，欢迎吐槽：
https://aidevhub.net/blog/google-antigravity-custom-rules-tuning
mark，这种干货贴必须收藏，等有空仔细研究一下规则文件怎么写。
我试过类似的思路，但发现如果规则太死板，AI就卡住了，不停地报错说权限不足，不肯往下写。后来我把规则改成“建议”而非“强制”，让它出个草稿我再改，反而效率高一些。你们那个白名单机制具体怎么处理第三方库的？比如它想用一个新的数据分析库，是直接禁止还是会提示？
没用过别碰。
是不是所有项目都适合搞这么复杂的规则啊？小白问一下，我们团队就三个人，为了管AI还要先建一套规则目录，感觉学习成本有点高，会不会本末倒置了？
.agent_rules 文件夹。2. 按模块分设子目录，每个目录放 constraints.md。3. 在顶层规则里定义通用格式和安全基线。4. 子目录规则继承并覆盖父级设置。5. Agent执行任务时，自动匹配并应用当前工作目录的规则。这东西就那样。早期玩得欢，后面发现还是得靠人审。规则写得再细，它想绕过去总有办法，最后还得靠 Stack Overflow 和咖啡续命。
感觉你们这个思路跟K8s的ConfigMap有点像啊，都是分层配置。对了，周末那个新出的游戏《幻兽帕鲁》你们玩了没？我肝了俩通宵，里面自动化建造的逻辑让我突然想到，要是给AI Agent定规则也像游戏里设定工作优先级那样直观就好了，扯远了哈哈。
规则写成建议这思路对，太死它真会摆烂不写
改成建议这思路对，规则写太死它真会摆烂不往下写
写成建议比强制好用，太死它就摆烂说权限不足
规则文件这套确实能管住AI乱写，就是得花时间调
改成建议这招我也用，太死它就报权限不足不肯写
规则文件写好真能少很多胡乱改代码的情况
规则文件写太死它就罢工，写太松又乱来，分寸真难拿捏
规则文件这玩意儿越写越像在驯宠物，得慢慢磨
说到底还得人审 规则再细它总能绕过去 太真实了
规则文件磨好确实能少踩坑，就是前期费劲
太死板它就摆烂说权限不足，留点余地反而配合得好
我一般把项目规范都写进去，它老实多了