把项目结构组织得让 AI 能导航

AI 模型靠读你的代码来推理。一个混乱、铺得很开、不一致的项目，对它们来说和对你来说一样难。你不需要完美的架构，但有几个习惯能立刻见效：

• **保持可预测的布局。**源码放一个地方，测试挨着源码或镜像源码的结构，配置放在根目录。
• 使用清晰、描述性的命名。calculateMonthlyInvoiceTotal 胜过 calc2。AI 把名字当作线索。
• **偏好更小的文件。**对你们俩来说，一个 200 行的文件都比一个 2000 行的更容易正确地修改。
• **把相关的东西放在一起。**当一个功能的代码、样式和测试坐在一处时，AI 一次读取就能收集到上下文。
• **保留一个清晰的入口点。**应用启动的那个明显的单一位置，给了 AI 一根在梳理项目时可以顺着拉的线。

一个典型的、对 AI 友好的布局可能长这样：

my-app/
├── AGENTS.md            # project rules & context for the AI
├── README.md            # what the project is, how to run it
├── .env.example         # documents needed secrets (no real values)
├── .gitignore           # excludes .env, build output, node_modules
├── package.json         # scripts: dev, test, lint, build
├── src/
│   ├── features/
│   │   └── invoices/    # code + tests for one feature, together
│   ├── lib/             # shared helpers
│   └── index.ts         # entry point
└── tests/               # cross-cutting / integration tests

回报会复利式增长：你的项目越容易让 AI 导航，它的改动就越小、越精准。一个井井有条的仓库，让 AI 去碰三个相关文件，而不是在三十个文件之间瞎猜——这意味着更小的 diff、更少的事故，以及你真能读得下去的审查。如果你发现 AI 在做大刀阔斧、漫无焦点的编辑，真正的罪魁祸首往往是结构，而不是提示词。