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@jiangkoumo_ · 2026-10-17 00:59

lauren（@poteto）分享了一套让编程 Agent 更可信的工程建议。她用一张倒金字塔列出投入顺序，投入最多的是最顶层的代码库改进，往下依次是自动检查和自然语言规则，最底部的审查只分配最少精力 倒金字塔最顶层是代码库改进。Agent 习惯参考现有代码走捷径，要把对的做法做成容易的做法。通过更好的架构、更强的类型与不变量、清晰的边界，在代码层面直接消除整类错误，后续就不用再花心思反复防范 往下第二层是自动检查，包括 lint 规则、自动化测试、CI 和形式化验证（如 TLA+）。在她的经验里，这种自动拦截机制提前捕获问题很省 token 第三层才是自然语言规则，比如注释、规则清单、AGENTS.md 和技能文件。这一层专门处理无法被代码硬性约束、必须依赖 Agent 自行判断的地方。她的原则是尽量克制使用，但可以用 /create-verification-skill 生成项目专用的本地验证技能 倒金字塔最底部的尖端，留给最难规模化的人工审查。按 Agent 现在的产码速度，想要彻底审查每一个 PR 几乎做不到。她建议把更多工程投入放在改造环境上，让 Agent 默认就能把事情做对 原帖还推荐了 Cursor 插件 pstack。建新项目时，可以让 Agent 翻看以往的沟通记录、用 /recall 读取历史会话，调用 /correct 和 /architect 找出历史提交里最常踩的坑，提一份让代码对 Agent 更友好的重构方案。她特别强调，动手前要让 Agent 用 /sharpen 和 /in-your-own-words 复述目标，向人确认提示词，执行时用原型回答未决问题，用真实数据支持方案 反复在提示词里提醒，很难彻底拦住同类失误。把经常出现的错误做进架构、类型和自动检查，形成工程上的硬性约束，后续协作才更踏实

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