我希望系统性地整理一个问题： 
一个现代化、面向 AI 编程的科研 / 软件项目，应该包含哪些“AI 辅助文件”，以最大化 AI 工具的理解能力与辅助效果？ 
目前我能想到的一些初步实践包括： 

llms.txt：为大模型提供项目结构、核心概念、入口说明

我更关心的是： 
是否存在一套best practices？

类似 README.md / CONTRIBUTING.md 这种“面向人类”的规范有没有“面向 AI 的等价物”？

除了 llms.txt，还有哪些关键 AI 辅助文件值得引入？
有没有现成的“AI-Native Repository”的规范设计？

类似：

“prompt engineering for repos”
“AI-readable repo structure”