為什麼你的CLAUDE-md越寫越長

CLAUDE.md 的分層設計邏輯：為甚麼越寫越長但 AI 越來越不聽。

⏱ 約 12 分鐘

你可能遇到過這個狀況

你可能已經知道 CLAUDE.md 要精簡。但「知道要精簡」跟「知道怎麼拆、拆到哪裡去、拆完怎麼確認沒丟東西」是完全不同的能力。

剛開始用 Claude Code 的時候，你在 CLAUDE.md 加了幾條規則，AI 也會乖乖照做。然後你想到更多規則，繼續加，幾十行、上百行；同時間，對話本身也越來越長，CLAUDE.md 裡的指令就慢慢被稀釋。

某天你發現 AI 好像忘了你前面寫的東西，明明 CLAUDE.md 裡寫了「回覆用繁體中文」，AI 偶爾還是跑英文出來。第一反應通常是 AI 變笨了，但問題不是模型，是你把所有規則都塞進同一個地方，讓真正重要的東西被淹掉了。

你以為每多一條規則，AI 就更聽話一點，但真實情況是規則越多，AI 越容易漏掉或不再遵從其中某些規則。常見的解釋是每多一條，所有規則的相對權重就被稀釋一次——背後的機制說法不一，但「規則多了遵從率會下降」是實務上反覆觀察到的現象。

注意力衰減：你寫越多，每條被分配到的注意力會越低

🔑 重點：CLAUDE.md 越長，每條規則越容易被其他 context 稀釋。

CLAUDE.md 的內容在對話開始時會進入 context，但對話越長、資料越多，早期規則就越容易被後面的內容淹沒（這是實務上常見的現象，背後的機制說法不一，注意力衰減是最常被拿來解釋它的說法），這也意味著你在 CLAUDE.md 塞越多東西，不一定會讓體驗更好，因為 AI 還是要在整段 context 裡判斷甚麼最重要。

如果每條規則都長得一樣重要，最後就等於沒有一條特別重要，這不是叫你不要寫規則，而是要讓真正需要常駐的規則留在入口，不要把所有偏好、流程、範例、提醒都塞進同一份檔案。

過度壓縮的副作用

你的反應可能是：那我把 CLAUDE.md 寫得更精簡，每條規則壓成一句話不就好了？

這當然也有問題，套用到前面幾章我們學到的，當指令被過度精簡之後，AI 拿到的資訊很容易不夠判斷真正的意圖，壓縮不是不好，但壓到 AI 推不出正確行為就是過頭了，每條規則都該拿掉多餘的字，但不該拿掉讓 AI 理解的關鍵資訊。

解決方案：分層

全塞在 CLAUDE.md 裡就是錯的。做法是保持 CLAUDE.md 精簡，把特定領域的指令放到 Skill 或其他文件裡。

很多實務建議都會告訴你 CLAUDE.md 可以放常用命令、測試方式、風格規則。但真正困難的是判斷甚麼不該放。CLAUDE.md 一旦長到某個程度，模型對規則的遵從率會下降（實務觀察，機制如前所述說法不一）。重點不是追求某個精確行數，而是把不該永遠佔用 context 的東西分流出去：

# 砍掉前（塞在 CLAUDE.md 裡的）
記得讀 docs/style-guide.md
記得讀 docs/api-rules.md
寫文章時用繁體中文、不要用表格、段落不要太長...（一大串規則）
每次 session 開始先讀 USER.md 再讀 MEMORY.md...
遇到會議記錄時要整理成結構化格式...

砍完之後 CLAUDE.md 只剩核心通用的指令，其餘分流出去：

CLAUDE.md           → 核心身份和行為原則（保持精簡）
.claude/rules/      → 規則文件（啟動協議、權限模型、各類文件路徑提醒... etc）

.claude/rules/ 怎麼運作的？
所有放在 .claude/rules/ 底下的 .md 檔案，會在每次 session 啟動時自動被載入 context，不需要在 CLAUDE.md 裡寫「記得讀 rules/xxx」（載入機制依 2026-08 版本與官方文件，細節可能調整）

你也可以在檔案開頭的 YAML frontmatter 加 paths 條件，指定只在特定檔案路徑下才載入這條規則（語法依版本，細節以官方文件為準）

換句話說，你把規則搬到 rules/ 之後，它依然每次都會生效，只是不佔 CLAUDE.md 的空間

🎯 實作：拿你自己的 CLAUDE.md 做下面這個分類練習。

現在打開你的 CLAUDE.md，先不用急著刪，只要逐條問自己：「這條是核心身份，還是特定情境的規則？」如果已經長到自己都讀起來吃力，那通常就是該分流的信號。

核心身份可以留下，例如「回覆用繁體中文」「語氣像朋友」，但遇到會議記錄時要怎麼整理、寫文章時要用甚麼風格、審 PR 時要看哪些風險，這些都比較像情境規則，適合搬到 rules 或做成 Skill。

CLAUDE.md 在我們這邊的定義，更像是入口，而不是一個長篇大論的文章。

你可以把這個想成分工，CLAUDE.md 負責定義「你是誰、基本行為是甚麼、要遵循哪些規則文件」，rules 負責定義「每次 session 開始要做甚麼」，Skills 負責處理「遇到特定情境時該怎麼做」，各管各的，不用全擠在同一個地方。

⚠️ 如果拆完之後 AI 反而更亂：常見原因是把 AI 每次都需要看到的規則搬進了只偶爾載入的 Skill，先把搬走的東西列出來，問自己「這條不是每次對話都看到的話，AI 會不會行為偏掉？」會的話搬回 rules。

Skill 使用的是「漸進式揭露」機制，AI 對話開始前主要看到每個 Skill 的 description，觸發了才載入完整內容；你可以保留多個 Skill，但不會每次都把全部內容塞進 context（機制細節在後面的 Skill 章節；觸發與載入行為依版本，以官方文件為準）。

官方 2026 的驗證：規則只是建議，要硬擋就寫進工具

以前我們會覺得「規則寫得越多越清楚，AI 就越聽話」。Anthropic 在 2026 年公開了一個實測結果：把 Claude Code 自己那套系統指令砍掉 80% 以上，AI 行為沒有變差（截至 2026-08 官方文件查證）——這正好呼應前面說的「注意力衰減」：規則不是越多越好，是會互相淹沒。這代表一件事：規則的數量不是重點，AI 需要的是判斷依據，不是行為清單。

所以判斷「這條要不要寫進 CLAUDE.md」時，先問一句：AI 忘了這條，會出事嗎？

• 會出事（不能刪檔、不能直接發布、不能碰敏感資料）→ 不要只寫規則。寫進 Hook、權限設定、測試或 CI——這些是「硬擋」，AI 繞不過去。規則只是建議，AI 可能漏看；硬擋不會。
• 不會出事（語氣、偏好、流程偏好）→ 才留在 CLAUDE.md 當建議，而且寫成原則而不是條列規則。

官方 2026 的指引給了一個四層選擇法，可以直接當分類表用：

細節依 2026-08 官方文件與版本調整；核心判斷不變：能用工具擋的，不要用文字拜託。

那規則寫到甚麼程度才夠

規則文件只能打底，剩下很多細節還是來自互動中的默契。規則負責打底，互動負責磨合。不要追求完美規則，先把你個人認為最重要的內容寫下來：行為原則、紅線、偏好，剩下的讓 AI 從互動中慢慢校準。

最容易卡住的往往是風格類規則，例如「語氣不要太正式」，因為「正式」的定義因人而異，這種規則寫得再精確，AI 也常常需要幾輪互動才能校準到你的標準，比如寫作 Skill 原本沒寫「段落不要太長」，但我們連續幾次把長段落拆短，AI 就可能從互動裡學到偏好。

這種磨合很多時候靠互動比靠規則快，冗餘規則砍掉之後，AI 反而更容易抓到真正重要的事。

⚠️ 如果一直改規則但 AI 表現沒有明顯提升：問題可能不在規則，而是互動默契還沒累積，這時候繼續加規則只會讓 context 更重，先用幾次，把 AI 做得好的地方記下來，讓下次有參考基礎。

反過來，如果每次執行類似任務時，我提供它之前發生過甚麼狀況，它的交付品質也會大幅提升。這就是為甚麼後面的記憶系統很重要，記憶是那段互動默契的載體，有沒有記憶，體驗差距會很大。

到這裡，我們有了分層的起點：CLAUDE.md 精簡當入口，rules 放啟動與固定規則，Skill 留給特定情境的工作方式。下一篇會把這些放到第一週的實際使用坑裡看。

你現在可以做的一件事：打開你的 CLAUDE.md，逐條問自己「這條是核心身份還是特定情境的規則？」。把特定情境的規則搬到 .claude/rules/ 或做成 Skill。

不用擔心搬過去不會被讀到，.claude/rules/ 的檔案會在下次 session 自動載入，不需要額外設定

讀完這章，你能

判斷 CLAUDE.md 該留甚麼、該搬到 rules 或 Skill——會出事的事用硬擋（Hook／權限／測試），不會出事的才當規則、寫成原則。

這章 FAQ

Q：CLAUDE.md 越寫越長，AI 反而不聽？ A：注意力衰減——把情境規則搬去 rules 或 Skill，入口只留核心身份與行為原則。

Q：規則寫了 AI 還是不聽，是規則不夠多嗎？ A：先確認這條是不是該硬擋：會出事的事（刪檔、發布、碰敏感資料）寫進 Hook／權限／測試，不會出事的才當規則、寫成原則——規則只是建議，AI 可能漏看，硬擋不會。