YAMLYAML Ain't Markup Language

定義

YAML 是一種用來表示結構化資料的純文字格式，全稱原本是「Yet Another Markup Language」，後來官方改稱「YAML Ain’t Markup Language」，強調它的重點不是標記語言，而是資料格式。它靠縮排的空白數量來表示資料的階層關係，不需要像 JSON 那樣大量使用大括號和逗號，讀起來更接近一份條列式的大綱。

為什麼在 AI 領域特別常見

AI 工具的設定檔幾乎都選 YAML,原因很單純：這些設定通常需要人工手動維護，而 YAML 對人眼最友善。常見的場景包括：

• MCP 伺服器設定：要開放哪些工具、傳入什麼參數，通常寫在 YAML 或類似格式的設定檔裡。
• CI/CD 流程定義：自動化測試、部署流程的每個步驟，大多數平台都用 YAML 描述。
• AI Agent 與工作流程設定：定義一個代理該用哪個模型、有哪些權限、遇到特定情況該怎麼做，也經常落在 YAML 檔案裡。
• 專案層級的固定指示：一些工具會讀取專案根目錄下的設定檔，記錄這個專案的慣例與規則。

這些設定的共同點是：內容會隨專案演進不斷手動調整，比起機器對機器傳輸資料的場景（更適合用 JSON），YAML 省去大量符號、階層一目了然，長期維護的成本明顯較低。

基本語法重點

• 縮排表示階層：用空白數量表示誰是誰的子項目，同一層的項目縮排必須完全一致。
• 絕對不能混用 Tab 和空白：這是最常見的出錯原因，多數解析器會直接報錯或誤判階層。
• 冒號分隔鍵與值：key: value 是最基本的寫法，冒號後面通常要留一個空白。
• 短橫線表示清單項目：同一階層下用 - 開頭的多行，代表一份清單。
• 不需要引號包住大部分字串，但字串裡如果含有冒號、特殊符號，通常需要用引號包起來避免誤判。

和 JSON 的取捨

兩者能表達的資料結構其實一樣，差別在權衡點不同：

• JSON：符號明確、機器解析速度快、格式嚴格不容易產生歧義，適合程式對程式的資料交換。
• YAML：省略大量符號，人讀起來負擔小，適合需要長期手動編輯、版本控制裡常常要看差異（diff）的設定檔。

實務上很多工具兩者都支援，選哪一種常常只是團隊習慣問題，但只要是「主要由人維護」的設定，YAML 幾乎是預設選項。