agent-md-refactor

agent-md-refactor skill 概覽

agent-md-refactor skill 可協助你把過度膨脹的 AGENTS.md、CLAUDE.md、COPILOT.md，或其他類似的 agent 指令檔，整理成較精簡的根層檔案，加上可連結的輔助文件。它的核心概念是 progressive disclosure：把所有情境都一定會用到的通用指令留在最上層，其餘較專門的指引則拆到有組織的檔案中。

agent-md-refactor 是拿來解決什麼問題

agent-md-refactor 最適合用在團隊或個人維護者的 agent 文件已經變得冗長、重複、互相矛盾，或每次執行任務都要載入大量內容、成本過高的情況。它真正要解決的，不是「把 markdown 修漂亮一點」，而是減少 context 浪費、凸顯那些必須永遠生效的少數規則，並讓其餘內容更容易維護。

哪些人適合安裝這個 skill

如果你符合以下情況，這個 agent-md-refactor skill 會很適合你：

• 你維護的根層指令檔持續變長
• 同一份檔案裡混了多種主題，例如 coding style、testing、architecture 和 workflows
• 你懷疑裡面已經累積出互相衝突的規則
• 你想為 Context Engineering 建立更乾淨的結構，但又不想從頭手動重寫全部內容

它和一般重寫 prompt 有什麼不同

一般的 prompt 可能只會把檔案摘要化或縮短。agent-md-refactor 的流程更有結構：它會先檢查矛盾之處，再把必要指令與可選指令分開，接著把其餘內容按主題分類、提出檔案階層，並標記模糊或冗餘內容，建議刪除。這個處理流程才是它和普通重寫方式最大的差異。

使用者通常最先在意什麼

在採用 agent-md-refactor 之前，多數人最想先確認的是：

• 它會不會把重要規則刪掉，而不是保留下來？
• 它能不能幫我降低 token／context 載入成本？
• 它能不能清楚揭露彼此衝突的指令？
• 它能不能配合我現有的檔名和 repo 慣例？

就 repository 內容來看，整體答案大致是可以，但實際效果會非常依賴原始檔案本身的品質，以及你對目標結構描述得有多清楚。

如何使用 agent-md-refactor skill

agent-md-refactor 的安裝情境

上游 skill 位於 softaworks/agent-toolkit 的 skills/agent-md-refactor。常見的安裝方式如下：

npx skills add softaworks/agent-toolkit --skill agent-md-refactor

如果你的環境採用不同的 skill 載入流程，就照你原本的方式即可。重點是：agent-md-refactor 的設計是當成可重複呼叫的 skill 來用，而不是逐行複製進你自己的 prompt。

第一次使用前應先讀哪些檔案

建議先看：

• skills/agent-md-refactor/SKILL.md
• skills/agent-md-refactor/README.md

先讀 SKILL.md，了解實際操作流程；再讀 README.md，掌握適用情境、這個 skill 存在的原因，以及哪些類型的指令檔最適合拿來處理。

哪些輸入最適合交給 agent-md-refactor

在以下情況下，agent-md-refactor usage 通常效果最好：

• 原始檔大約超過 50 到 100 行
• 多種主題混在同一個地方
• 同時包含通用規則與任務專屬指引
• 內容是隨時間逐步增長上去的
• 很可能已混入過時或重複的指令

如果你的檔案本來就很短、很乾淨，而且刻意保持極簡，那這個 skill 可能只會增加結構，實際收益不大。

要提供哪些輸入給這個 skill

最少請提供：

• 目前根層指令檔的內容
• 目前檔名，例如 AGENTS.md 或 CLAUDE.md
• 你偏好的目標結構（如果已有想法）
• 任何關於檔名、層級深度或 link 風格的限制

如果能補充以下資訊會更好：

• agent 是否預設只載入根層檔案
• 是否有些段落一定要留在 root
• 是否有些內容其實已經 deprecated，但仍需要納入審查

把模糊需求變成有效 prompt

弱的 prompt：

• 「Refactor my agent file.」

更強的 prompt：

• 「Use agent-md-refactor on this CLAUDE.md. First identify contradictions. Then separate universal root instructions from topic-specific guidance. Propose a progressive-disclosure structure using linked markdown files. Keep the root file as short as possible without losing always-needed rules. Flag vague, redundant, or obsolete instructions instead of preserving them blindly.”

這種更完整的 prompt 之所以效果較好，是因為它把這個 skill 原本預期的處理順序與判斷標準都交代清楚了。

實務上建議的 agent-md-refactor 工作流程

一個實用的 agent-md-refactor guide 可以這樣走：

1. 貼上目前的指令檔。
2. 先要求找出矛盾之處。
3. 針對每一組衝突，確認最後應採用哪一邊。
4. 再要求整理出只能留在 root 的必要指令。
5. 接著要求提出檔案樹與各 linked file 的拆分方式。
6. 檢查 skill 建議刪除或修剪的內容。
7. 套用重寫結果，之後再手動驗證 links、filenames 與實際載入行為。

「先處理矛盾」這一步非常重要。如果跳過，skill 很可能只是把互相衝突的指令重新排版，而不是把衝突真正解掉。

理想的輸出應該包含什麼

好的 agent-md-refactor usage 結果通常會包含：

• 一份矛盾清單
• 一份精簡的 root file 草稿
• 分類後的輔助檔案
• 檔案之間的 internal links
• 明確列出的刪除候選內容
• 為什麼某些內容留在 root、某些內容移出的判斷理由

如果你最後只拿到一份縮短版的單一文件，通常代表你要求的是摘要，而不是完整走過這個 skill 的重構流程。

如何把 agent-md-refactor 用於 Context Engineering

agent-md-refactor for Context Engineering 的重點，主要在於控制哪些內容會被預設載入。把通用規則留在根層檔案，把較專門的指引移到可被發現、可透過連結進入的文件中。這樣做可以在日常任務中減少不相干的 context，同時保留需要時可深入查看的指令。

當你目前的架構迫使每個任務都得先讀一份很大的指令檔，但其實大多數任務只需要其中一小部分內容時，這個 skill 特別有用。

產出後的實務檢查標準

在接受輸出結果前，請先檢查：

• 根層檔案是否真的夠小，而且內容確實具有通用性？
• 矛盾是否被清楚指出？
• 相關主題是否被合理歸類？
• links 和 filenames 是否對 agent 與人類讀者都容易理解？
• 低價值內容是否真的被修剪，而不只是換個地方擺放？

這一步可以抓出最常見的失敗模式：看起來整理過了，但本質上只是把雜訊搬來搬去，清晰度沒有提升。

agent-md-refactor skill 常見問題

agent-md-refactor 會比直接叫 LLM 幫我縮短檔案更好嗎？

通常會，前提是你的問題在於結構，而不只是篇幅。agent-md-refactor 的價值在於它的流程：找矛盾、抽出核心、分類、設計階層，以及修剪內容。單純要求縮短，往往會漏掉這些步驟。

這個 skill 對新手友善嗎？

算是友善，但有一個前提：新手很容易太快接受所有建議刪除的內容。整個流程本身不難跟，但你仍然需要自己判斷，哪些指令是真正通用的、哪些只是可選的、哪些其實已經過時。

什麼時候不該使用 agent-md-refactor？

以下情況建議先不要用 agent-md-refactor：

• 你的檔案本來就很精簡，而且結構良好
• 你需要的只是 copyediting
• 你的團隊連核心慣例都還沒達成共識
• 真正的問題是缺少指令，不是內容膨脹

這個 skill 是拿來做重組與修剪，不是從零開始制定政策。

它是否綁定特定 agent 工具或檔名？

不需要。repository 範例提到像 AGENTS.md、CLAUDE.md、COPILOT.md 這類檔案，但整個方法本身可移植。真正重要的是，你手上有一份 markdown 指令檔，而且它已經變得太廣、太長。

它會自動幫我解決矛盾嗎？

單靠它自己，不算安全。agent-md-refactor 很擅長把矛盾挑出來，並協助你釐清決策框架，但最後還是應由人或 repo owner 決定哪條規則優先。這對 style guides、workflow rules 和工具偏好尤其重要。

如何改進 agent-md-refactor skill 的使用效果

提供更明確的結構目標

如果你想提升 agent-md-refactor 的輸出品質，請明白告訴它，在你的 repo 裡什麼才叫做「好的結構」。例如：

• 「Keep the root file under 40 lines.」
• 「Use one file per topic: testing, style, architecture, workflows.」
• 「Do not nest more than one directory deep.」
• 「Use relative markdown links only.」

如果沒有這些限制，skill 仍可能產出一個看似合理的結構，但未必真的符合你的環境。

在要求最終草稿前，先把衝突處理清楚

影響最大的改善方式，就是把矛盾問題明確處理掉。如果模型找出「use semicolons」和「no semicolons」，那在你尚未決定採哪一條之前，不要急著要求最後重構稿。否則最終結構可能看起來很整齊，卻仍保留了不清不楚的政策。

明確標示哪些內容一定要留在 root

常見的失敗模式之一，是拆分過度。你可以透過明確標示以下內容來改善結果：

• always-on behavioral rules
• critical safety constraints
• universal repo workflow expectations
• mandatory communication style requirements

這樣能避免 agent-md-refactor 把重要的基礎指令往檔案樹太深處推，導致 root 失去應有的作用。

直接告訴它哪些內容要積極修剪

如果你想得到真正有資訊增益的結果，請明確要求這個 skill 標記以下內容：

• vague platitudes
• duplicate rules
• obvious defaults
• historical notes that no longer guide behavior
• low-signal reminders that do not change decisions

修剪這一步，往往正是重構成果是否真的有用、還只是排版比較好看的分水嶺。

把 root file 當成獨立回合再修一次

第一輪完成後，建議只針對 root file 再做一次聚焦修訂。可以這樣問：

• Is every line universally relevant?
• Does anything belong in a linked doc instead?
• Is any essential rule still buried outside the root?

這種第二輪只修 root 的方式，通常比再要求一次完整重寫，更能提升最終品質。

比較重構前後的載入行為

對 agent-md-refactor for Context Engineering 來說，成功標準不只是可讀性。真正要看的是：日常任務現在是否真的需要讀更少的不相關指令 context。重構後，請比較：

• 舊 root file 長度
• 新 root file 長度
• 被移出的專門主題數量
• 常見任務是否能只靠 root file 就順利進行

如果這些面向都沒有明顯改變，那這次重構很可能只是外觀上的整理，而不是操作層面的優化。

保持檔案地圖簡單

檔案不是越多越好。好的 agent-md-refactor skill 結果，通常會做到足夠的主題分離，讓內容更容易被找到，但不會拆到 agent 得在一個連結迷宮中四處跳轉。如果提出的階層太深，請要求改成更扁平、分類更少的版本。

用第一次 repo 實作經驗，優化未來的 prompts

當你已經用過一次 agent-md-refactor，建議把好用的呼叫模式保存下來，變成團隊可重複使用的範本。內容可以包括：

• 你偏好的 root-file 長度
• 你固定使用的主題分類
• 你的 pruning 標準
• 你的 link 慣例
• 你偏好的 contradiction resolution 格式

這樣一來，這個 skill 就不只是一次性的清理工具，而會變成可持續重複使用的維護流程。