Gần đây, các nhóm sử dụng AI coding agent thường gặp vấn đề agent quên sạch thông tin sau mỗi phiên làm việc. Thay vì tìm giải pháp "memory" phức tạp, bài viết đề xuất sử dụng documentation trong repo để giải quyết vấn đề này. Memory truyền thống có ba điểm yếu: không kiểm chứng được, không review được, và không chia sẻ được. Ngược lại, documentation trong repo được kiểm soát bằng Git, review qua pull request, và mọi agent, mọi người đều sử dụng một nguồn thông tin duy nhất. Việc này giúp đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng sửa lỗi.Cấu trúc docs được chia thành ba tầng: AGENTS.md (dưới 150 dòng) chứa luật và lệnh; docs/agents/*.md chứa tài liệu chi tiết cho từng module; và docs/adr/ chứa các bản ghi quyết định kiến trúc. AGENTS.md mẫu bao gồm các lệnh bắt buộc, luật cứng, bản đồ module và hướng dẫn khi không chắc chắn. Các nguyên tắc quan trọng khi viết docs là: viết lệnh chính xác, kèm lý do ngắn gọn cho luật cứng, và thêm một dòng vào docs mỗi khi agent làm sai.Để tránh docs lỗi thời, tác giả sử dụng script tự động sinh bản đồ repo (repo-map.sh) và một script Python (check_doc_drift.py) để kiểm tra độ trễ của docs so với code trong CI. Script này sẽ báo lỗi nếu code đã thay đổi hơn 14 ngày mà docs liên quan chưa được cập nhật. Quy trình làm việc hoàn chỉnh bao gồm việc agent đọc docs, sửa code, mở PR, CI kiểm tra docs, và review/merge.Kết luận, việc coi docs là bộ nhớ được version, review và chia sẻ sẽ giúp agent làm việc hiệu quả hơn. Các hành động cụ thể bao gồm: tạo AGENTS.md ngắn gọn, thêm vào docs mỗi khi agent làm sai, tự động sinh phần docs dễ lỗi thời, đưa kiểm tra độ trễ của docs vào CI, và ghi lại các quyết định kiến trúc bằng ADR. Phương pháp này không chỉ giúp agent mà còn hỗ trợ đồng nghiệp mới dễ dàng tiếp cận dự án.