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V2EX 看到讨论"跨域"的帖子,那个她好像回来了 codex 今天真的是不稳定呀。 火山方舟 Coding Plan 慎买 刚问了大家 openclaw 和 hermes 在什么机器上面玩,求推荐一个机器 GPT-image-2 生成 AI 图片防伪有感 codex pro 5 小时限制已经严重缩水 逆天 Antigravity 动态 JSON 序列化对强类型语言很难吗? 自建了 GPT Coding Plan,遇到了定价问题,请教大家 大家都是在什么设备上玩 openclaw 以及 hermes 的呀? 软考还有一个月就考试了,你们学习了吗? 大伙用 AI 会考虑在 user scope 的 CLAUDE.md/AGENTS.md 里交代 AI 说中文吗 我发现程序员这个群体很大部分其实挺抠的 最近使用 cc 总会莫名其妙的返工, codex 不会 目前体验最好的远程 vibe 工具 想知道大佬们抓包遇到 ssl pinning 都是咋优雅的 解决的? 工业软件的大佬们是怎么 vibe coding 的 最近 chrome 是不是有 bug 啊,一搜索就卡住 分布式异步系统在 vibe coding 下的困境 PHP Native AOT 编译器,支持将 PHP 代码编译为可执行文件,运算性能提高 150 倍 没想到 2026 年,还要浪费大量时间在跨域问题上 DeepSeek V4 这周会出吗? 中转站正式试营 欢迎试用 不掺不假 小米 mimo 升级 v2.5,并且重置了额度 Jenkins, SCM 轮询完全不工作是啥问题啊 赛博斗蛐蛐, AI 模型的简单对比(白嫖版) 使用中转站要擦亮眼睛!不说别的,倍率计算 充值好乱。 买了火山的 Coding Plan 测试得出计费模式 给我的 AI 生成了简历和状态卡, 大家帮忙看下 Ta 能找到啥样的
Agentic Engineering 的一些心得
383394544 · 2026-05-23 · via 程序员

3 个月前从 Antigravity 入坑 agentic 开发,后来转 claude code + codex ,一点踩过的坑和心得分享。

核心原则

  • 约束优先:剪枝,永远遵守 design → spec → plan → impl 的流程,要求提得越清楚,spec 越详细,后续越不容易上梁不正。
  • 代码为王:源码是给 agent 最好的说明书,不要迷信 JSON 、HTML 那些"代码可视化",agent 读代码比你强多了,为了让人类懂而把代码压缩成人类可读格式反而会误导 agent 。
  • 仓库管理:Git Repo 就是最好的记忆+上下文库,commit + PR 的设计不但有利于人类团队干活,也能很好地组织 agents 团队。想同步 memory 也是在 repo 根目录建一个 .memory/ 再加上 post-hook 就搞定的事,根本不需要额外的记忆管理。
  • 菜就多练:语言选择( Python, TS, Golang, Rust )、架构选择( Vue 、Flutter )、部署流( Docker 、K8S )、设计规范、迭代原则、工作流(需求 → schema → 接口约定 → 后端 → 前端 → E2E MVP )、网络排障、命令行指令、外语阅读能力这些“判断”并不能被 AI 取代(但可以让 AI 教你),老老实实学习,不要迷信那些減少信息熵的花拳绣腿

踩过的一些坑、一些建议

  • 权威文档只要存一份,並且写记忆和 agent 说要去哪读。一开始我建了文档 repo ,里面把 spec 、plan 、milestone 、schema 、api 全放进去,后来发现字段定义东一块西一块:有的在文档库,有的在代码,有的在项目 repo 自己的 docs/。后来我约定:文档库只放项目全局的 overall spec 和给人类看的东西(例如我让 agent 给我整理 rust 名词对照表,方便我读懂 agent 写 rust 时做了啥」、spec 放项目自己的 docs/superpowers/、schema 定义只认 migration/*.sql ,接口定义只认代码。

  • cli 之间可以互相呼叫,例如 claude code 主驾可以 call gh 来管 PR 和 merge ,codex 来审代码,supabase db query --linked 来查改数据库,fly 看服务器 log 等。

  • claude code 有时会不小心创造接口,除了写记忆让它记得复用接口以外,也要自己多留心眼,尤其是项目变大了,有些逻辑要用前端中间件查、有些逻辑要用后端接口时,cc 不一定能猜得准你的意图。

  • 除了 superpowers 和 gstack 等 skill 之外,如果不确定自己的需求怎么实现,可以先和网页 LLM (例如 ChatGPT 、Grok )讨论,让它生成 prompt 丢给 cc 跑 brainstorming ,会比直接大白话咏唱强。