Yapay zeka kodlama ajanları, güncel olmayan eğitim verileri nedeniyle yeni API'leri (örneğin Next.js 16) veya eski versiyonları kullanırken hatalı kod üretebiliyor. Vercel, bu sorunu çözmek ve ajanlara versiyon uyumlu dokümantasyon sağlamak amacıyla iki farklı yaklaşımı test etti: "Skills" ve "AGENTS.md". Skills, ajanların ihtiyaç duyduğunda çağırabileceği, etki alanı bilgisi içeren bir açık standart iken, AGENTS.md projenin kök dizininde bulunan ve ajana her adımda sürekli bağlam sağlayan bir Markdown dosyasıdır.
Başlangıçta, "Skills" yaklaşımının daha mantıklı olduğu düşünülüyordu; çünkü ajanların yalnızca gerektiğinde ilgili dokümantasyonu yüklemesi, temiz bir ayrım ve düşük bağlam yükü sağlayacaktı. Ancak yapılan değerlendirmeler (evals) şaşırtıcı sonuçlar ortaya koydu. Next.js 16 API'lerine odaklanan testlerde, Skills en iyi ihtimalle %79 başarı oranına ulaşabildi ve ajanlara açıkça kullanmaları söylense bile vakaların %56'sında hiç tetiklenmedi. Hatta bazı durumlarda, kullanılmayan bir skill'in ortamda gürültüye neden olarak performansı düşürdüğü gözlemlendi.
Buna karşılık, doğrudan AGENTS.md dosyasına gömülü, sıkıştırılmış 8KB'lık bir dokümantasyon indeksi %100 başarı oranına ulaştı. Bu durum, ajanlara sürekli ve doğrudan bağlam sağlamanın, onların ne zaman bilgiye ihtiyaç duyacaklarına kendilerinin karar vermesinden çok daha etkili olduğunu gösterdi. Vercel'in bulguları, kodlama ajanlarına çerçeveye özgü bilgi öğretmede "Skills" yerine "AGENTS.md" gibi sürekli bağlam sağlayan yöntemlerin üstünlüğünü ortaya koyuyor.
Kodlama ajanlarına framework özelinde bilgi öğretmede sürekli bağlam sağlamanın, ajanların bilgiyi kendilerinin talep etmesinden daha etkili olduğu kanıtlandı.