上下文文件对 编码智能体 有帮助吗？真实存储库的双代理消融研究

持久上下文文件（AGENTS.md、CLAUDE.md）是指导 AI 编码智能体 的标准做法，但其有效性的证据是相互矛盾的。我们提出了跨两个前沿代理（Claude Code 和 Codex）的上下文注入策略的受控消融，来自 3 个存储库的 17 个实际任务（15 个共享 + 2 个仅 Codex），以及 288 次经过标准测试评估的评估运行。上下文策略不会显着改变任一代理的正确性（通过等价测试限制为 <=10-15pp）。故障模式分类揭示了原因：代理在实施技能方面失败——功能设计、模式选择、精确接线——没有丢失上下文文件可以提供的存储库知识；操纵探针确认真正的 AGENTS.md 永远不会将任何一个代理的未遂事件转换为通过。我们进一步表明，边界任务难度是特定于代理的（Spearman rho = 0.75），为先前的矛盾提供了候选解释：单代理研究从不同代理的信息带中提取任务。我们发布所有代码、数据和分析。