AI 学习经验
半年重度使用编码 Agent 的六条实战心得
作者用 Cursor、Claude Code 和 Codex 在半年里上线了多个产品,把踩坑经验整理成一套可复用的方法论:瓶颈从写代码转移到了决策,框架要小,计划要写排除项,记忆要沉淀进仓库。文章有具体做法和亲身教训,读完能直接照着调整自己的 Agent 工作流。
今天就能做
- 给自己的 Agent 计划加上'不做什么'一节,review diff 时对照检查有没有越界多做
- 把每次重复纠正 Agent 的内容写进 AGENTS.md,优先记那些奇怪且代价高的坑
- 给每个委派任务定 Accept / Patch / Re-brief 三种结论,方向错了就重写 brief 而不是自己悄悄修
瓶颈从实现转向了决策
- 过去想法要几周才能变成可判断的东西,现在一两天就能有能跑的版本
- 真正变慢的是决定:值不值得做、最小版本是什么、什么必须保持成立
- 写代码成了很有说服力的拖延方式——一周能产出大量软件,却不一定创造价值
- 能跑的第一版只是廉价证据,真正的验证是用户回访、付费和信任
放弃大框架,改用 13 个小 skill
- 早期试过各种 agent skill 集合,动辄三十个 skill 加各种阶段和流程,记不住就弃用了
- 流程越繁琐,产出的代码越带没人要的抽象层和配置项
- 自建 fstack:13 个 skill、直白命名、每个约 150 行,超了就说明它管太多
- 最常用的是 /fstack-simplify,只做删减:死文件、单调用者的抽象、没人要的配置,并说明删掉会失去什么——答案通常是没什么
计划里最有用的是'不做什么'
- 每份计划固定四段:做什么、步骤、不做什么、怎么算完成
- Agent 擅长扩展想法:抽象、设置页、fallback、仪表盘,听起来都合理但大多不需要
- 排除清单给任务划了硬边界,清单外的一律不进任务
- review diff 时对照计划,既找漏做的,也找没批准却多做的
仓库要记住,聊天不会
- 新会话没有昨天记忆,会猜错包管理器、跑错测试命令、改生成文件
- 每次重复纠正的内容写进 AGENTS.md;设计原因写进决策记录
- 最有价值的是那些奇怪事实:必须匹配托管项目的配置名、看着像生成但其实不是的目录、必须留在文件末尾的重定向规则
- 维护有陷阱:命令过期会让 Agent 学会无视整个文件;偏好写成硬规则会让 Agent 分不清轻重
- 用 Git post-commit hook 自动填一份按日期和项目分组的纯文本工作日志
Agent 多不等于产出多
- 五个 Agent 没有结构就是五种理解:一个改数据模型、一个发明设计系统、两个改同一文件
- 有效结构是管理者加工人:一个强推理模型读全库、定计划、拆任务;工人拿有边界的任务、明确文件所有权、必须交报告
- 最省时间的规则:独立文件并行,共享契约串行
- 多数时候还是单任务单 Agent;多开像空中交通管制,只用于批量机械性工作
- 用 Herdr 看哪些 Agent 在跑、哪些在等,目标是保持工作可理解、错了能拒
看文件不看汇报,先问再写
- Agent 说做了不等于做了:自己打开文件、读 diff、跑构建
- 每个委派任务三选一:Accept(符合要求)、Patch(当场修小问题)、Re-brief(方向错了就重写任务说明)
- 悄悄替 Agent 修大问题什么都改进不了,坏 brief 会带来同样的失败
- 代码评审尽量开新会话:写代码的会话已有'为什么能跑'的故事,新会话只看 diff 和仓库
- 让 Agent 写代码前先提问:webhook 来两次会怎样、返回 200 用户真拿到权限了吗;并要求输出分'已确认行为'和'猜测'两部分
原文:What I learned in the past 6 months about using agentic AI
来源:flaviocopes.com · 2026-09-14
查看原文本文由 AI 阅读原文后整理,未经人工逐字核对,内容以原文为准。
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