AI Agent 规则为何失效？需要上下文与分层执行

An Empirical Study: AI Agent Rules Need Context and Layered Enforcement

CLAUDE.md 里的规则看似简单，但 ActPlane 对 2116 条指令的实证研究揭示了真相：缺乏上下文和分层执行，规则根本无法落地。研究发现，83% 的策略需要系统层面的观察，其中 45% 必须依赖操作系统事件。更棘手的是，绝大多数规则依赖项目或任务上下文，比如“提交前运行测试”需要知道具体测试命令和文件路径。单一的系统钩子无法覆盖所有策略，必须将自然语言需求编译为可执行状态。ActPlane 提出了一种新架构，让 Agent 能将策略转化为内核可执行的具体规则，填补了意图与执行之间的鸿沟。

"Agent 策略执行始于将仓库和任务上下文编译为确定性检查可评估的具体状态。"