筆者這次直接拿同一份規範，分別交給不同的 Coding Agent， 再搭配一張 UI 設計圖，看看它們能不能「照同一份作業簿」把網站做出來。沒想到結果還真的蠻有意思的啊！

🧭 AGENTS.md 到底是在解決什麼問題？
筆者在實作時，會把專案的共同開發規範放進專案根目錄的 AGENTS.md。這裡面可以寫技術堆疊、資料夾結構、命名習慣、UI 參考檔案、 後端分層方式、驗證原則，以及完成前要執行哪些檢查。

📌 筆者的理解：AGENTS.md 就是團隊共用的「AI 開工守則」
它不是拿來取代 README，也不是把所有需求都塞進去的垃圾桶，而是用來告訴 Coding Agent： 你要怎麼寫、要遵守什麼、什麼狀況才算完成。

尤其是「完成前執行 lint、test、build」這種要求，如果不先寫清楚，Agent 很容易自己覺得： 「程式可以跑就好了吧？」嗯，這句話通常是災難的前奏。

🆚 AGENTS.md 與 copilot-instructions.md 有什麼不同？
筆者也順便比較了 AGENTS.md 與 .github/copilot-instructions.md。兩者都可以定義規範，但定位不太一樣。

🤖 copilot-instructions.md
比較偏向 GitHub Copilot 的 repository-level guidance，適合Copilot 專用情境 專案層級指引

🧰 AGENTS.md
比較偏向 AI Agent 的執行規則與操作方式，例如工具使用、驗證方式、工作流程， 而且可以跨不同 Coding Agent 共用。

跨工具 Agent 行為規範
這裡是筆者覺得最重要的地方：如果團隊裡有人使用 Copilot，有人使用 Codex， 也有人使用 Claude Code，那麼只押單一工具的 instruction 檔案，久了就會出現規則分裂。 大家明明在同一個 Repository 工作，卻像住在不同平行宇宙。

✅ 筆者建議的分工方式
共通規範放在 AGENTS.md，例如架構、程式風格、驗證方式、必要檢查與 UI 參考。 如果某個工具有特殊需求，再把工具專用設定放進對應的 instruction 檔案。

簡單講就是：共通的集中管理，特殊的各自加菜。這樣才不會每換一個 AI 工具， 就要重新教它一次專案規則~

🎨 實作 Demo：同一份規則、同一張 UI 設計圖
接下來筆者做了一個小型 Demo，目標是製作一個 BMI 網頁。除了在專案裡放入 AGENTS.md，筆者還提供了一張 UI PNG 設計圖，要求 Coding Agent 依照畫面完成網頁。

🧪 這次 Demo 的測試條件
同一份 AGENTS.md
同一張 ui.png 設計圖
相同的技術方向：Vue 3、TypeScript、Node.js
使用相同的模型設定，例如 GPT-6 Luna
要求產出 BMI 計算、Metric / Imperial 單位切換與結果畫面

Github Copilot 完成畫面

Codex 完成畫面

更多實作細節，請參考完整版影片囉

🎯本日結論：真正有價值的不是「一模一樣」
筆者認為，跨工具共用規則最重要的成果，不是每一行程式碼都相同， 而是以下幾件事能夠維持一致：

架構方向一致
UI 與產品設計意圖一致
資料驗證與安全要求一致
完成前的檢查流程一致
團隊成員換工具時，不必重新適應一套規則

筆者這次最大的心得是，如果專案裡有多人、多個 Coding Agent，筆者會建議先建立一份清楚的 AGENTS.md，把技術堆疊、架構規則、UI 來源、驗證流程與完成條件寫清楚； Copilot 的特殊需求再放到 copilot-instructions.md，Claude Code的特殊需求再放到 Claude.md以此類推，讓彼此可以分工合作