一文看懂AI规则设计：从Claude Code到OpenAI的最佳实践

当我们使用 AI 编程辅助工具时，常需反复强调同一类事项：

若仅将这些指令写入单次 Prompt 中，效力仅限于当前会话。若欲让 AI 在各次任务中铭记这些约定，则需引入 Rule（规则）。

本文融合了 Claude Code 官方的 CLAUDE.md/memory 机制，以及 OpenAI 官方的提示词工程与指令层级思路，旨在阐明：

Rule 是对 AI 助手长期生效的行为约束、项目约定或工作标准。

它非单次任务指令，而是“默认需遵循的规范”。你可以将其视为赋予 AI 的团队工程准则。

举例来说：

Rule 的目标并非驱动 AI 执行特定任务，而是确保其在不同任务中维持一致的行为边界。

Claude Code 官方文档中最接近 Rule 的机制为 CLAUDE.md 和 memory。

CLAUDE.md 是一种 Markdown 文件，旨在为 Claude 提供持久化的项目说明、编码规范及工作约定。该文件在 Claude Code 会话启动时加载，确保 Claude 在后续任务中默认遵循这些规则。

常见存放位置包括：

规则通常越贴近项目，越具体；越贴近用户或组织，越通用。

可参照此标准进行判断：

此类内容适合沉淀为 Rule。

OpenAI 官方文档更常采用 instructions、system/developer/user message、prompt engineering 等概念。

从 OpenAI 视角看，Rule 可被视为更高优先级、更稳定的指令：

OpenAI 提示词工程官方建议包括：

这些方法同样适用于 Rule 设计。区别在于：Prompt 面向单次任务，Rule 面向长期行为。

这三个概念常被混淆，但它们解决的问题各异。

例如：

它仅描述当前需执行的事项。

例如：

它虽不指定具体任务，却会影响所有相关任务的执行方式。

例如：

它定义了一类任务的标准操作步骤。

实际项目中，这三者通常协同使用。

可按如下分层：

Rule 定义底线：如不破坏兼容性、不提交敏感信息、必须尊重项目风格。

Skill 定义流程：如代码审查、接口迁移、文档生成、发布检查的具体步骤。

Prompt 定义本次目标：如“为订单接口增加导出功能”。

举例说明：

AI 实际执行时，应同时遵循这三层信息。

适合置于 CLAUDE.md 或项目规则文件中。

示例：

若特定规则仅适用于特定文件类型，可构建限定规则。

示例：

适合跨项目统一执行：

适合个人工作习惯：

当团队具备稳定规范时，用 Rule 固化最为适宜。

例如：

此类要求不应每次均写入 Prompt。

例如：

此类规则属于底线，应尽量置于高优先级位置。

例如：

此举可降低 AI 每次重新探索项目的成本。

若你已第三次对 AI 声明“勿更改此目录”，它便应成为 Rule。

Rule 的最佳