Andrej Karpathy 的 autoresearch 證明了一個寫得好的 Markdown 檔案可以指導 AI 代理在一夜間做出真正的科學發現。但並非所有 program.md 檔案都是平等的。

你的 Markdown 指令品質直接決定 AI 代理輸出的品質。模糊的 program.md 產生隨機、無方向的實驗。精確的指令則產生有重點的、複合改進的結果。

以下是如何撰寫一個真正有效的 program.md。

好的 program.md 結構

每個有效的 program.md 都需要五個部分，無論你是在做 ML 研究還是任何其他代理導向的工作。

1. 上下文：代理需要知道什麼？

代理從零開始，對你的專案毫無了解。你的第一項工作是給它足夠的上下文來做出明智的決策。

應包含的內容：

專案做什麼
程式碼庫的樣子
關鍵檔案及其用途
特定領域的術語
當前狀態和已知問題

應跳過的內容：

LLM 已經知道的顯而易見的資訊
它可以從程式碼中讀取的實作細節
不影響當前決策的歷史

2. 目標：代理應該優化什麼？

這是最關鍵的部分。代理需要一個清晰、可測量的目標。

在 autoresearch 中，目標很簡單：減少 val_bpb（驗證每位元組位元數）。代理可以在每次 5 分鐘的訓練執行後測量這個值。

對於你自己的專案，用代理可以評估的術語定義成功：

「將頁面載入時間減少到 2 秒以下」
「將測試覆蓋率提高到 80% 以上」
「將打包大小減少至少 15%」

「讓程式碼變得更好」這樣模糊的目標會產生模糊的結果。可測量的目標會產生有重點的改進。

3. 約束：代理永遠不應該做什麼？

約束和目標同樣重要。沒有約束，代理可能會找到你不想要的創造性解決方案——比如刪除所有測試來「改進」建構速度。

常見約束：

不修改測試檔案或評估程式碼
不改變公共 API
不引入新相依項
不超過記憶體預算
保持程式碼可讀和可維護

在 autoresearch 中，關鍵約束是只能修改 train.py。資料管道、評估程式碼和測試集是鎖定的。這防止代理對指標做手腳。

4. 策略：代理應該如何處理問題？

這是你的領域專業知識發光的地方。你知道代理不知道的事情——哪些方向有前途，哪些是死胡同。

好的策略指令：

「在架構改變之前先調整超參數」
「專注於注意力機制——當前實作可能不夠最優」
「先嘗試正則化技術：dropout、權重衰減、層歸一化」
「避免將訓練時間增加超過 10% 的改變」

糟糕的策略指令：

「嘗試一切」（太模糊）
「將學習率改為 0.001」（太具體——你在微管理）

甜蜜點是給代理在富有成效的邊界內探索的方向性指導。

5. 評估：代理如何判斷成功？

代理需要知道如何測量其改變是否有所幫助。在 autoresearch 中，這內建於迴圈中：如果 val_bpb 改進了，就保留改變；如果沒有，就回退。

對於其他情境，定義你的評估標準：

哪些指標重要？
什麼閾值算作改進？
代理應該如何處理模糊的結果？
代理什麼時候應該停下來並回報？

常見錯誤

過於模糊

「讓模型變得更好」沒有給代理任何方向。要具體說明「更好」意味著什麼，如何衡量它，以及先嘗試哪些方法。

過於具體

「將第 47 行改為使用學習率 3e-4」違背了 agentic 工程的目的。你應該設定方向，而不是規定實作細節。讓代理去探索。

忘記約束

沒有約束，代理會找阻力最小的路徑——這往往不是你想要的。被告知「減少訓練時間」的代理可能會跳過一半的訓練資料，如果你沒有另外說明的話。

不迭代

你的第一個 program.md 不會是完美的。觀察代理的行為，看看它哪裡出錯，並更新你的指令。最好的 program.md 檔案經過數十次迭代演化而來。

迭代迴圈

撰寫 program.md 不是一次性的過程，而是一個迴圈：

撰寫初始 program.md
執行代理
審查代理所做的事情
更新指令，基於什麼有效、什麼沒有
重複

每次迭代都使你的指令更加精確。經過幾輪之後，你將擁有一個能持續產生好結果的 program.md。

這是 agentic 工程的核心技能：不是寫程式碼，而是透過迭代撰寫越來越有效的代理指令。

建構你的參考庫

最好的 program.md 檔案不是憑空而來的。它們建立在對領域的深刻了解之上——文件、論文、最佳實踐和範例。

當你在網路上遇到有用的參考材料時，將其儲存為 Markdown。然後在撰寫 program.md 時，你可以引入相關上下文，引用特定技術，並給代理提供所需的背景知識。

從 autoresearch 中獲得最佳結果的研究人員不只是優秀的寫手。他們是擁有良好組織參考材料的領域專家，能夠將其綜合成清晰的代理指令。

Save 將任何網頁轉換為乾淨的 Markdown——完美適合建構驅動有效 program.md 檔案的參考庫。免費試用 Save。