文件管理混乱？让 AI 自己管好自己

你有没有过这样的经历——

明明是自己搭建的项目，做到后面却发现：文件在哪？配置在哪？这个目录是干啥的？

上周我就遇到了。

一场由「自动化」引发的混乱

事情是这样的。

一直在用 AI 帮我搭建各种 Agent 和工作流，不得不说，效率确实高。让我能一个人干一个团队的活。

但问题来了。

AI 生成文件的速度太快了。今天一个 Skill，明天一个工作流，后天又一个 MCP 工具。文件哗哗地往项目里堆。

刚开始我还记得住：哦，这个文件是运维工程师用的，那个是内容创作用的。

后来？

后来就彻底乱了。

有时候我想找一个之前的配置，得让 AI 帮我搜。有时候搜都搜不到，因为文件已经被挪到不知道哪个犄角旮旯里了。

你说气人不气人？

自己搭的东西，自己找不到。这不是笑话，这是真实发生的「认知漂移」。

问题本质：你的大脑跟不上 AI 的手

后来我查了查，发现这种现象有个专业名字：Cognitive Drift in Project Structure——项目结构的认知漂移。

啥意思呢？

简单说，就是文件的物理位置和它的逻辑功能之间，产生了脱节。

传统开发是怎么干的？

我来创建一个文件 → 我知道它在哪 → 我需要用的时候去找它

AI 辅助开发是怎么干的？

AI 创建了一个文件 → AI 创建了第二个文件 → AI 创建了第十个文件 → 我不知道它们都在哪

问题就出在这里：自动化生成和动态调整，导致文件位置与你的认知脱节。

你不是在管理文件，你是在被文件推着走。

解决思路：让「责任人」来管文件

怎么办？

我的思路是：让 AI 自己管好自己。

具体怎么做？给每个 Agent 分配「责任田」。

你想啊，如果每个 Agent 都只在自己负责的目录下创建文件，那是不是就不乱了？

比如：

运维工程师 Agent → 只在 /operations/ 下操作

内容创作 Agent → 只在 /content-creator/ 下操作

开发Agent → 只在 /dev/ 下操作

这样一来，文件自动分类，结构清晰明了。

我把这个任务交给了「运维工程师」Agent。

我趟过的那些坑

在说具体配置之前，我想先聊聊我之前踩过的那些坑。

坑一：以为 AI 会自己记住规则

最开始我是这么想的：我在系统提示词里写一句”请把文件放在对应目录下”，AI 应该就会照做吧？

结果呢？AI 确实记得，但只记得一小会儿。

当你开启一个新对话，或者换了一个 Agent 来干活，之前的规则就全忘了。该乱还是乱。

坑二：靠记忆手动整理

后来我想，那就手动整理唄。每次 AI 创建完文件，我来移动它。

刚开始还行，后来文件越来越多，根本整理不过来。

而且有时候我移动了文件，AI 又把同样的文件创建了一份新的。真是欲哭无泪。

坑三：试图用一个规则管所有事

我还试过把所有规则都写进系统提示词里。什么”skill 要放这里”，”workflow 要放那里”，”mcp 配置要放这里”。

结果提示词太长，AI 直接忽略了一部分。

后来才明白：与其给 AI 一长串规则，不如给每个 Agent 一个小而美的职责。

实操过程：如何配置 Agent 的文件隔离

具体怎么干？我来给你展示一下。

首先，你得有一个「运维工程师」Agent。这个 Agent 负责管理项目基础架构，包括文件结构的规范。

然后，你需要给这个 Agent 添加一个能力：文件路径约束。

大概的提示词是这样的：

你负责项目基础架构管理。

所有新建文件必须放在对应的子目录下：

• 运维相关文件 → /operations/
• 技能(Skill)相关 → /skills/
• 工作流(Workflow)相关 → /workflows/
• MCP配置 → /mcp-config/

禁止在公共根目录下随意创建文件。

如果AI Agent需要创建新文件，引导它去对应的子目录。

这就是核心思路：不是限制 AI 不让它干活，而是告诉它在哪里干活。

效果怎么样？

这么说吧，以前是所有文件堆在一起，找不到北。

现在是：

运维工程师创建的文件 → 一定在 /operations/ 下

新建 Skill → 一定在 /skills/ 下

新建工作流 → 一定在 /workflows/ 下

想找什么？直接去对应的目录就行。

最终效果：结构清晰，职责明确

现在的项目结构大概是这样的：

/project-root

├── /operations/

运维工程师的”责任田”

│   ├── skills/

│   ├── workflows/

│   └── mcp-config/

├── /content-creator/

内容创作的”责任田”

│   ├── skills/

│   ├── workflows/

│   └── content/

├── /dev-team/

开发团队的”责任田”

│   └── …

└── …

每个 Agent 只在自己的目录下活动，互不干扰，井水不犯河水。

这带来的好处是：

文件好找

了。知道什么类型的文件该去哪找。

责任清晰

了。每个目录对应一个 Agent，出了问题知道找谁。

新人友好

了。新加入项目的人，也能快速理解结构。

扩展方便

了。想加新功能？新建一个目录，分配给对应的 Agent 就好。

更重要的是，这套机制是自动运行的。你不需要每天盯着，不需要手动整理。AI 会自己管好自己。

这就是我想要的理想状态。

写在最后

其实这个问题的本质，是一个治理问题。

AI 很强大，强大到可以不知疲倦地为你工作。但如果你没有给它建立规则，它就会像脱缰的野马，把你的项目踩得稀碎。

所以关键不是「不让 AI 干活」，而是「让 AI 在规则内干活」。

让每个 Agent 有自己的「责任田」，本质上就是给 AI 建立一套治理体系。

这不仅仅是文件管理的问题，这是如何与 AI 协作的问题。

当你学会让 AI 管理 AI，你会发现，效率和安全可以兼得。

延伸思考：这套思路还能用到哪？

其实「责任田」的思路，不止适用于文件管理。

你想一想：

如果每个 Agent 只负责一个领域，是不是就不会有功能冲突？

如果每个工作流只处理一种任务，是不是更容易维护？

如果每个 Skill 只解决一个问题，是不是更容易复用？

让专业的人做专业的事，这是古老的管理智慧。

在 AI 时代，这句话变成了：让专业的 AI 做专业的事。

共勉。