将 CLAUDE.md 转换为 AI 原生结构化指令集

解决 LLM 指令失效痛点：通过将冗长的自然语言指令（如 CLAUDE.md）转换为结构化标签格式，消除 AI 的理解歧义，提升规则执行的精准度。

为什么需要这个技能

在编写复杂的系统提示词或 CLAUDE.md 时，用户往往倾向于使用自然语言描述规则。但实验证明，增加自然语言规则的数量反而会降低 AI 的遵循率，因为模型在处理长句时会产生“注意力分散（Attention Splitting）”。

AI.MD 方案通过将“散文式”指令改为“标签式”结构（例如将“如果收到新任务请复述”改为 trigger: new-task action: repeat），将 AI 的处理模式从“语义推断”转变为“直接匹配”，从而在减少 Token 消耗的同时，让 AI 严格执行每一条规则。

适用场景

• CLAUDE.md 规则过多，导致 AI 经常遗漏某些指令。
• 系统提示词过于冗长，导致单次对话的 Token 成本过高。
• 需要在不同模型（Claude, GPT, Gemini, Grok）之间迁移指令并保持一致的行为表现。
• 需要构建极其严苛的执行流（如：必须先执行 A 才能执行 B 的硬性闸门）。

核心工作流

1. 解析与解构（Understand）：像编译器一样阅读原文档，将每一句话拆解为：触发器（Trigger）、动作（Action）、约束（Constraint）和元数据（Metadata）。
2. 原子化拆分（Decompose）：将复合规则（用“且”、“并且”连接的句子）拆分为单行原子规则，确保一条指令只做一件事。
3. 功能标签化（Label）：使用标准化的英文标签（如 trigger:, action:, exception:, banned:）定义规则属性。英文标签在多模型间具有更高的通用性。
4. 架构分层（Structure）：按照优先级构建层级，通常顺序为：<gates>（硬性闸门） <rules>（行为准则） <rhythm>（工作流模式）。
5. 冲突解决（Resolve）：建立冲突矩阵，明确当两条规则同时触发时，谁拥有更高优先级（priority:）或谁应向谁让路（yields-to:）。
6. 多模型验证（Test）：设计包含“陷阱”和“负例”的测试集，在至少两个不同的 LLM 上运行，确保转换后遵循率未下降。

下载和安装

下载 ai-md 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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