AI規約を16,032バイトから7,796Bに削減

記事の出発点は蓄積だった。筆者はAIが起動時に読むファイルに気づいた点を足し続け、Claudeの自動読み込み文書は共通ルールと合わせて16KBに達した。Codexはさらに2ファイルを先に読むよう指示され、同じ内容を二度読んでいた。

対抗軸は研究だ。2026年2月のETH Zürichの調査（arXiv:2602.11988）は規約ファイルを直接測定し、LLM生成のものは成功率を約2～3%下げ推論コストを20%超上げた一方、人間が書いたものは成功率をわずかに上げたがコストは最大19%増えた。概要やディレクトリ一覧は役立たずと判明し、書かれた指示は忠実に守られるため不要な要求も実行され、速度ではなく遠回りを生むと調査は指摘した。記事が引用するOpenAIの公式ガイダンスも、長く曖昧なAGENTS.mdより短く正確なものを推奨している。

修正は推論を常時読むファイルの外に移した。結論は残し、「なぜ」は規約を変更するときだけ開く別の参照ファイルに移し、プロジェクト固有の事実はセッション開始時にフック（SessionStart）が現在のプロジェクト、最初に読むファイル、チェックコマンド、禁止事項を示して出力する。必要なときだけ読む文書は、ブラウザを操作する前や新しいスクリプトを書く前など、開くタイミングとともに列挙した。筆者はまた、ファイルごとのバイト数とおおよそのトークン見積もりを報告する小さなスクリプトを提案し、再び増え始めた規約ファイルにすぐ気づけるようにしている。