本文深入探讨了如何为 AI 编码助手（如 Claude Code、Cursor 等）编写高质量的 CLAUDE.md（或其开源等价物 AGENTS.md）配置文件。核心观点在于，大语言模型（LLM）本质上是无状态的，它们在每次对话开始时对代码库一无所知，而 CLAUDE.md 是唯一会被默认注入到每一次对话中的文件。因此，该文件承担着“入职培训”的关键角色，必须清晰地告知 AI 项目的背景（WHAT）、目的（WHY）以及协作方式（HOW）。

文章强调了“少即是多”的原则。研究表明，前沿 LLM 只能稳定遵循约 150-200 条指令，且随着指令增加，遵循质量会统一下降。为了防止 Claude 忽略指令，CLAUDE.md 应保持精简（建议少于 300 行，甚至少于 60 行），且内容必须具有普适性。

为了解决复杂项目信息量大的问题，作者提出了“渐进式披露”策略，即在 CLAUDE.md 中仅保留核心框架和指向其他详细文档（如测试指南、架构说明）的指针，让 AI 根据任务需要自行读取。此外，文章警告不要将 CLAUDE.md 用作代码检查工具（Linter），而应利用确定性的自动化工具处理格式问题。最后，作者指出 CLAUDE.md 是整个工作流中杠杆率最高的部分，绝不应依赖自动生成，而需开发者精心打磨，以确保 AI 输出的高质量。