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重點：社群熱衷研究 prompt，卻沒人維護寫給 AI 的 CLAUDE.md。把 instruction 當工程資產維護，比 prompt 技巧更影響長期生產力。
你花了多少時間研究怎麼寫 prompt？又花了多少時間回頭看你寫給 AI 的那份 instruction 到底長成什麼樣子？
CLAUDE.md 的重要性，社群越來越重視
社群最近很多人在分享怎麼優化 CLAUDE.md，看得出來大家越來越重視這件事。特別是最近不論國內外都在說 Claude Code 有降智的狀況發生，老實說我也遇過幾次，真相如何我沒有答案。
但無論如何，總得先確保不是自己把 CLAUDE.md 寫壞造成的。
我自己的 CLAUDE.md 是之前研究 everything-claude-code 的架構，再讀完 Anthropic 官方文件之後，理解了設計邏輯，然後自己調校出來的。寫得還行，踩了夠多坑之後，該放什麼、怎麼組織，有自己的一套方式。
但在開發產品的過程中，CLAUDE.md 會逐漸膨脹
因為會一直調校，所以 CLAUDE.md 的規則會逐漸增加。
- 開發過程解掉了比較麻煩的 bug，就會請 Claude 整理對話與分析解決思路，然後就加了一些規則
- 隔天發現少了一條邊界條件，再補
- 過幾天某個 context 很重要，也塞進去
幾天之後回頭檢視，已經膨脹到一個我認為會影響開發效率的程度。
我通常會請 Claude Code 幫我重構，但每次都在重做一樣的事
它整理得其實不差，但我還是會看重構計畫，確認沒有把重要的東西改掉或合併錯。
每次都要另外開一輪對話，講這份文件現在哪裡有問題、用什麼標準去檢查。
好幾次都在重複做一樣的事的時候，我決定應該把它做成工具。
instrlint 就這樣出來了
花了一天 vibe coding，instrlint 就這樣出來了。CLI 工具，同時也是 Claude Code 的 skill。
它能標的東西不複雜：
- 結構是不是開始散了
- 有沒有 dead rule——寫在 CLAUDE.md 裡但
.editorconfig或.csproj早就強制執行的規則 - Token 預算有沒有超標
- 描述夠不夠具體
就是我每次另外下 prompt 請 AI 檢查的那些事，做成工具之後不用每次都重新講一遍。
拿來跑自己的 CLAUDE.md，281 行直接觸發 budget warning
跑完才看到，有些段落超過八成的對話都會載入，抽出去對 AI 來說 token 沒省到多少。
但對我來說不一樣——拆解到不同檔案之後，後續要找某條規則、要改某段 context，定位起來快很多。
真正能同時幫到兩邊的，是那些綁特定路徑、只有改到那塊 code 才需要載入的規則，抽出去之後 AI 少讀、人也好找。
另外有些規則跟 source code 重複了，不是搬的問題，是該刪掉，換成一行指標就好。
整理完：281 行變 199 行，抽出 3 個 path-scoped rule 檔
自己寫的東西，自己用工具掃，還是掃出一堆早該處理的部分。
不是寫不好，是趕進度的時候根本不會停下來回頭看。
為什麼需要這種工具
有經驗的人靠直覺能摸出一套自己的做法，但剛開始接觸 agentic coding 的人，連 instruction 該長什麼樣都還在摸索。
一個能跑一遍就標出「這條規則 config 已經管了」、「這段太模糊了」的工具，至少能當一個起點。
不知道大家上次認真整理自己的 CLAUDE.md 是什麼時候的事了。