火星财经消息,3 月 3 日,据 1M AI News 消息,新加坡管理大学、海德堡大学、班贝格大学和伦敦国王学院的研究团队在 arXiv 发表论文,首次量化评估了仓库级配置文件 AGENTS.md 对 AI 编程 Agent 效率的影响。AGENTS.md 是一种存放在代码仓库根目录的指令文件,用于向 AI Agent 说明项目架构、构建命令、编码规范和操作约束,类似于 Anthropic Claude Code 的 CLAUDE.md 和 GitHub Copilot 的 copilot-instructions.md,目前已被超过 6 万个 GitHub 仓库采用。 研究团队在 10 个仓库的 124 个已合并 PR(代码改动均不超过 100 行)上使用 OpenAI Codex(gpt-5.2-codex)进行配对实验,分别在有和无 AGENTS.md 两种条件下运行。结果显示,存在 AGENTS.md 时中位数运行时间从 98.57 秒降至 70.34 秒(降幅 28.64%),中位数输出 token 从 2,925 降至 2,440(降幅 16.58%),任务完成行为无显著差异(Wilcoxon signed-rank test, p < 0>

点赞(0) 打赏

评论列表 共有 0 条评论

暂无评论
返回
顶部