Garry Tan 刪減 gstack 上千行指引：AI 程式代理的規則該留多少？
Garry Tan 在 X 分享刪減 gstack 約千行 Markdown，認為新模型已不需要部分舊技巧。本文分析代理技能、專案規則與實際驗證如何取捨，說明精簡指引前應保留哪些必要資訊。
gstack 是 Garry Tan 開源的 AI 程式工作流程，把需求討論、設計、審查與驗證整理成代理可讀的技能。作者近日在 X 分享，自己刪除了約一千行 Markdown，原因是前沿模型進步後，部分舊技巧已不再需要。
查詢時，這則貼文已有超過 4 萬次瀏覽。它提出一個值得每個代理使用者檢查的問題：隨著模型能力改變，原本為了補足弱點而加入的規則，是否仍然幫助完成工作？
刪減的是作者的工作指引
原始貼文描述約千行 Markdown 的刪減，並附上修改畫面。Markdown 是常用的純文字文件格式，AI 技能與專案說明經常使用它。
這個數字來自作者對當次整理的說法。貼文沒有提供一個可套用所有專案的最佳指引長度，也不能把刪減行數直接換算成成功率或費用改善。
gstack 官方儲存庫顯示，它仍保留不同角色與流程技能。這次分享適合看作對既有指引的重新評估，實際內容應以對應版本與差異為準。
哪些規則容易隨模型進步過期
早期代理可能需要詳細說明常見操作、反覆提醒如何讀檔，或提供特殊提示技巧。模型變得更熟練後，這些內容可能不再增加幫助，甚至與新工具的行為產生衝突。
另外，指引可能累積很多只對單次任務有效的補丁。當例外越來越多，代理會難以判斷目前情境適用哪一條。
可以先找出重複、過期與互相矛盾的內容，再確認刪掉後是否影響真實工作。這比只依文件長短判斷更可靠。
哪些專案知識仍然要保留
| 指引類型 | 對工作的作用 | 整理時可檢查 |
|---|---|---|
| 專案名詞與架構 | 讓代理理解正在處理的系統 | 是否符合目前程式 |
| 驗收標準 | 定義怎樣才算完成 | 是否能直接檢查 |
| 操作權限 | 限定可做的變更 | 是否清楚且可執行 |
| 工具操作技巧 | 補足使用方式 | 新版工具是否仍需要 |
模型再熟練，也不會自動知道專案自己的付款規則、客戶用語或發布流程。這些資料應保留在可靠來源，並在需要時提供。
如何驗證精簡真的有幫助
選幾個常見任務，在相同模型與環境下比較整理前後的結果。記錄完成品質、重試次數與人工接手原因，再看哪些指引仍發揮作用。
如果刪減後測試漏跑，或代理誤解交付方式，就應回頭檢查是否刪到了必要規則。若只是移除重複說明，工作仍穩定，則可以保留精簡版本。
我的判斷是，這則分享的價值在於鼓勵定期清理。指引應跟著專案與模型更新，必要規則則要用實際工作證據決定，不能只靠「模型現在很強」推論。
常見問題
所有人的 AGENTS.md 都應該刪掉嗎？
作者分享的是自己的 gstack 整理。專案背景、權限與驗收規則仍可能非常必要。
指引越短，模型一定越快嗎？
輸入量可能減少，但速度與品質還取決於任務、工具與模型行為。應看實際量測。
如何開始整理最容易？
先處理重複、失效路徑與互相矛盾的規則，再用常見任務確認結果。
結語：讓指引保留真正有用的知識
gstack 的刪減分享提醒使用者，代理規則也需要維護。保留專案特有的知識與完成標準，清理過期技巧，再依結果調整，能讓文件更容易長期使用。
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