Agent 写代码快,不代表这件事就做得快。
描述需求、补上下文、等待、检查结果、还有给 Agent 擦屁股,这些都得算进成本,不能只看生成速度。
假设只是改一处已经定位的按钮间距或者是一些文案,亲手改完就能确认效果,交给 Agent 未必能更省事。但如果项目上下文已经齐全、改动的工作量又比较大,那可能用 Agent 更合适。
会用 AI,也包括判断什么时候不用。
你现在还会坚持自己写哪✍️代码?
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Agent 改完代码,别只交回来一句「已完成」。
一份有用的交接总结,至少说清三件事:改了哪些文件、为什么改;跑了哪些验证、结果在哪看;还有哪些路径没测、哪些判断没确认。
总结是帮人找到检查入口,不是替自己签字放行。写了「测试通过」,也要给到对应的命令和输出。
你接手 Agent 干完的活时会先看 Agent 的完成总结,还是直接翻 diff?
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Agent 为什么会反复改错?
拿到报错,不等于找到了根因。它可能一直在改日期比较,却没发现调用方根本没走校验函数。
工具执行成功,只说明动作完成;测试通过,也要看测了什么。
比起再说一遍「继续修」,更值得问:它看到了哪些代码,凭什么判断修好了?
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规格写好了,过时以后谁来定期清理?
AGENTS.md / CLAUDE.md 里的旧规则不会自己更新。流程变了、接口废弃了,Agent 仍可能照着旧规格干活。
与其继续堆规则,不如改流程时顺手删掉过期条款。能自动验证的硬约束,放进测试、提交检查或 CI;但自动检查也兜不住所有文字规则。
你最近清理过这些文件吗:是删过,还是只加不删?
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Vibe coding 在换挡:先写 Spec,再让 Agent 施工。
接着 Claude Code 里那套 Spec——我落地成最小三件套:一句话目标、输入/输出例子、「禁止改动的文件」。如果没有这三样,Agent 就不是助手,而是恐怖分子。
你现在是默认先聊,还是先写 spec?
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忽然想到一个问题,AI 时代我们每个人的效率都提升了,如果给公司打工的话,我们的效率提升并不会给个人带来额外收入,那如果把这部分效率提升带来的产出作用于自己,是不是更好?
那就是另一个问题,离开公司后我们该靠什么获取收入?
同一个模型,换一层 harness,体感能差一大截。
接着昨天说的不同 harness 的体验,我更在意的不是模型的跑分,而是:工具调用合不合理、token 会不会白烧、翻车好不好收场。少一样,需要人擦屁股的概率就会大很多。
你觉得 Deepseek 配哪个 harness 更好?
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从 OpenCode 换成 Claude Code 之后,我还是关心那件事:哪边的约束更稳。
之前工作一直在用公司魔改过的 OpenCode,看到周围同时都转 Claude Code了,我也体验了一下。CC 内置的 Spec 我觉得很好用,比 speckit 和 openspec 轻量,但该有的约束都有。
你现在的主力是什么Harness?你也在用 SDD 吗?
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Agent 忙了一整天,不等于你 ship 了什么。
其实和射箭很像:拉弓射出箭不等于能中靶。
我给 Agent 的第一条指令从来不是「要改哪里」,是「不要改哪里」+ 怎么算验收。少一样,就不算能交付。
这周 agent 真帮你交付了什么,还是只是让你变得更忙了?
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Hoy es el Día de Muertos.
No soy mexicano, pero estudio español y esta tradición me gusta mucho: no es solo tristeza, es recordar con color, comida y flores.
¿Tú también tienes un ritual pequeño para no olvidar a alguien importante?
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我一度很怕自己在AI时代失去专注力,我的工作流程变得很碎片,告诉Agent需求 -> 然后去干别的 -> 再等Agent回复后review。
没有了以前古法时代的心流。
各位也有类似的感受吗?
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AI 把「会写语法」的门槛打下来了。
前端 、后端 、测试都是 AI 来——那学了十几年编程的人,优势到底剩什么?
作为经历过古法编程到AI编程转变到开发者,我个人的感觉是:约束。
再给Agent描述需求时,明确告诉他“不要改哪里”反而比“要改哪里”更重要。
你现在卡在写不出来,还是填不完Agent的坑?
把编码主力模型换成 Deepseek 的兄弟们,你们体感最好的外壳 / harness 是什么?
Cursor、OpenCode、ClaudeCode、WorkBuddy,还是 DeepSeek 自家的DSH? 我之前用公司魔改的OpenCode,最近换成了cc,体验提升了很多,cc的处理虽然相对慢一些,但给我的最终结果基本没什么问题,很靠谱。










