别再教聪明模型做小学数学：从「过程编排」到「质量约束」的 Agent 范式演进

• Oct 17, 2026 • -

过去一年，我在 AI 编程这件事上绕了一个不小的圈。

最开始，我很喜欢给 Agent 加流程。

需求先澄清，澄清完写 Spec；Spec 确认之后拆 Tasks；开始改代码之前先出计划；改完再 Review，再验证，再归档。项目里的 Skills 越来越多，规则越来越细，甚至连模型在什么阶段应该输出什么格式，我都希望提前规定好。

当时这么做有很充分的理由。

早期模型确实经常乱来：看到一个报错就直接改，找到一个调用点就以为找到了根因，任务稍微长一点就开始丢目标。给它一条明确的轨道，往往比让它自由发挥稳定得多。

问题是，模型变了，而我的使用方式没有及时变。

后来我逐渐发现，有些过去很有价值的“护栏”，在更强的模型上反而开始产生摩擦。模型花很多篇幅写计划、填模板、汇报阶段进度，最后交出来的代码却未必因此更好。

也是在这个过程中，我意识到另一个比工具选择更麻烦的问题：

我把太多本该属于自己的思考也一起外包了。

一、真正让我警觉的，不是 AI 写错代码

以前写代码，我脑子里会自然走一遍这样的过程：

理解问题 → 建模 → 想方案 → 写代码 → 调试 → Review

用了很长一段时间 AI 之后，这个循环一度变成了：

描述需求 → 等 AI 生成 → 看能不能跑 → 下一个需求

刚开始没觉得有什么问题。

毕竟代码确实写得更快，很多重复劳动也消失了。

但过了一段时间，我发现自己读代码的状态变了。

以前看到一段陌生实现，我会下意识去想：

数据从哪里来；
状态在哪里发生变化；
为什么这里要多这一层；
哪些地方可能违反前置条件；
如果这里出错，影响会往哪里传。

后来面对 AI 一次生成的大段代码，我很容易直接进入一种被动阅读状态。

只要测试绿了，第一反应居然会变成：

应该差不多吧。

这其实挺危险。

真正退化的不是某个 API 记不住了，而是主动建立系统模型的习惯在变弱。

编程不只是“知道语法”和“记得框架怎么用”。大量能力都来自长期形成的模式识别：看到一个状态流就知道哪里可能失控，看到一个类承担了太多职责就会觉得别扭，看到异常处理出现在奇怪的位置就会继续往上追。

这些能力不用，同样会生疏。

所以后来我给自己定了一条很简单的边界：

AI 可以替我写很多代码，但我不能不知道这些代码为什么应该这样写。

样板代码可以让它生成，批量修改可以让它做，重复劳动当然也没必要自己硬敲。

但几个问题我必须能回答：

这个功能真正的不变量是什么？
关键状态在哪里流转？
这次修改碰到了哪些边界？
为什么选择这个方案，而不是另一个？
如果它错了，我有没有能力看出来？

这比“代码是不是我亲手敲的”重要得多。

二、很多重流程，本来就是为旧模型准备的

回头看那些复杂的 Agent 工作流，我并不觉得它们“从一开始就是错的”。

恰恰相反，它们当时解决的都是真问题。

模型容易局部修改，就要求它先搜索。

模型不会规划，就让它先写 Plan。

模型容易忘目标，就把工作拆成 Tasks。

模型修改之后不验证，就强制增加 Review 和 Test 阶段。

从工程角度看，这很合理：

模型内部做不好的事情，就暂时用外部流程补。

于是我们慢慢有了各种不同形式的东西：

需求
→ Spec
→ Design
→ Tasks
→ Implement
→ Review
→ Verify
→ Archive

有些工具更偏规格管理，有些更偏执行工作流，也有一些会用 Schema、状态文件甚至脚本，把每一步都固定下来。

在模型规划能力比较弱的时候，这类方法能明显降低随机性。

但这里有一个经常被忽略的问题：

工作流补偿的是模型当时的能力，而模型能力本身一直在变。

现在的强模型已经能自己完成不少过去必须显式提示的动作：

搜索代码；
沿调用链继续追踪；
根据测试失败调整判断；
在实现过程中发现原方案不成立之后重新规划。

这并不意味着它已经不会犯错。

它当然还会犯，而且长任务、跨上下文任务依然很难。

但问题的性质已经变了。

以前更像是：

不告诉它下一步做什么，它很可能不知道下一步做什么。

现在很多时候则变成：

它其实知道该怎么查，但我们要求它先完成一套规定动作。

这两者不是一回事。

三、我为什么开始减少工作流指令

我真正开始怀疑重流程，是因为碰到过很多次类似的情况：

Agent 的过程越来越“专业”，结果却没有同步变好。

它会输出很漂亮的计划。

会列风险。

会写 checklist。

会逐项告诉你某个阶段已经完成。

看起来一切井井有条。

但打开代码一看，真正的问题可能还在那里。

后来我觉得，这里面至少有三个原因。

1. 上下文不是免费的

模型的上下文越来越长，这是事实。

但长上下文不等于“往里面塞什么都没有代价”。

假如一个任务开始之前，模型已经要读：

很长的工作流说明；
固定输出模板；
状态迁移规则；
Skill 使用协议；
多 Agent 协作约定；
各种重复的 MUST / MUST NOT。

这些东西就会和真正重要的信息混在一起：

业务规则；
类型定义；
调用关系；
测试；
历史兼容逻辑；
系统不变量。

我现在不太追求“让模型知道尽可能多”。

我更在意的是：

当前上下文里的信息，有多少是真的和这个任务有关。

很多时候，一份短但准确的项目说明，加上正确的代码入口，比几千 Token 的通用工作流更有用。

2. 软件排障本来就不是线性的

实际写代码的时候，很少真的按照一条直线走到底。

你可能先看到一个 API 报错，追进去之后发现不是 API 的问题，而是共享类型定义错了。

也可能看起来是状态管理的问题，最后发现根因只是某个边界没有维护不变量。

有时候应该先跑测试。

有时候甚至不用跑，先把同类实现搜出来就已经能确认设计意图。

真正有效的探索路径往往是：

看一眼 → 得到新证据 → 改变方向 → 再验证

这本质上是一棵动态展开的搜索树。

如果外部流程规定模型：

先完整分析
→ 再生成设计
→ 再拆任务
→ 再逐项实施

就可能出现一种很奇怪的情况：

为了遵守流程，模型不得不把一个原本十分钟能确定的问题，写成一套半小时的工作报告。

流程本来是为了减少无效动作，最后自己却成了无效动作的一部分。

3. 过程完成，不等于工程完成

这是我现在最在意的一点。

流程一旦太重，Agent 很容易开始优化一个错误目标：

怎样顺利完成当前阶段？

而不是：

怎样让系统恢复到正确状态？

这时候就很容易出现一些熟悉的代码味道。

比如本来应该追根因，最后却加了几个 fallback，把异常状态藏起来。

本来应该拆开职责，最后因为“当前文件改起来最方便”，直接把业务逻辑塞进 Controller。

或者一个简单函数就能解决的问题，为了让设计显得完整，又多出 Factory、Adapter、Manager 之类的一层。

代码能跑。

任务卡也打勾了。

但架构比修改之前更差。

所以现在我看 Agent 输出，越来越少关心它有没有漂亮地执行完流程，反而更关心几个朴素的问题：

根因到底解决了吗？
系统不变量还成立吗？
修改有没有制造新的债务？
证据在哪里？

四、与其规定路径，不如把结果标准说清楚

这也是我现在最大的使用变化。

以前我喜欢告诉模型：

第一步做什么。
第二步做什么。
第三步输出什么。

现在我更倾向于告诉它：

什么东西不能破坏。
什么条件必须满足。
什么结果才算完成。

两者的区别很大。

维度	过程编排	质量约束
重点	模型怎么执行	最终结果是否正确
上下文	流程、模板、状态	业务、代码、不变量
模型自主性	较低	较高
人类职责	审批过程	判断边界和风险
可靠性来源	Prompt	类型、测试、静态检查、CI

比如我不太在意模型到底：

先搜文件还是先跑测试；
先改类型还是先改实现；
是否中途推翻了原来的判断。

这些都可以根据实际情况调整。

但下面这些事情，不能靠“自由发挥”：

不能悄悄破坏公共 API；
不能为了消灭异常绕开系统不变量；
不能让类型安全倒退；
不能没跑测试却说“已经验证”；
修复 Bug 之后最好留下可以复现问题的回归证据。

我的理解逐渐变成了：

模型负责寻找路径，工程系统负责判断这条路径最后有没有走对。

五、能交给工具检查的东西，就别只写在 Prompt 里

这件事想明白之后，我对 AGENTS.md 的看法也变了。

以前很容易把所有规则都塞进去：

不允许循环依赖。
不允许跨层调用。
某模块不能依赖某模块。
API 必须兼容。
DTO 必须满足某种结构。

这些话不是没用。

问题在于，Prompt 从来都不是最可靠的约束执行器。

模型可能漏掉，也可能误解，还可能觉得“这里特殊，可以例外”。

所以现在我的原则是：

只要规则能够机器验证，就尽量不要只靠模型自觉。

类型问题，让类型系统报错。

格式和静态问题，让 linter 拦。

架构边界，能写 architecture test 就写 test。

行为正确性，用 unit test、integration test、contract test、e2e test 去验证。

真正不能退让的东西，最后放进 CI。

这样一来，AGENTS.md 就不用承担一个不现实的职责：

靠一大段文字保证模型永远不犯错。

它更适合做几件事：

告诉模型这个项目怎么看；
说明真正重要的系统边界；
写清楚哪些决策风险太高，不能擅自拍板；
告诉它应该运行哪些验证。

我现在更喜欢把它理解成一个项目级的工程地图，而不是模型操作说明书。

六、不要要求 Agent“看完整个项目”

我以前还写过另一类规则：

修改之前必须完整扫描相关代码。

初衷很简单：防止模型看到一个局部报错就开始乱改。

后来发现，“完整”这个词本身就有问题。

尤其是在 monorepo 里。

什么叫完整？

读 10 个文件算完整，还是 50 个？

要不要把所有间接调用者都展开？

要不要把历史兼容代码也全部读一遍？

如果为了避免局部近视，强迫模型把大量相关性很低的文件一股脑塞进上下文，反而又回到了前面的上下文污染问题。

所以我现在更倾向于要求一个东西：

最小充分系统模型。

意思很简单。

Agent 不需要知道整个项目，但它至少得知道：

当前入口在哪里；
关键调用链怎么走；
数据或状态怎么流；
直接上下游是谁；
哪些类型会被影响；
哪些测试能证明行为；
当前依赖哪些系统不变量；
有没有已有的同类实现。

什么时候可以停止继续搜？

我觉得不是“相关文件全部看完”的时候。

而是它已经能比较有把握地回答：

这个问题为什么发生？
真正的根因在哪里？
我准备做的修改会影响哪些地方？

如果后面又出现新证据，再继续往外追。

这比无限扫描更实用。

七、人类应该介入风险，而不是介入每一步

以前我的规则还有一句：

开始修改之前，先输出方案，等我确认。

现在看，这也太绝对。

如果只是：

修一个明显的局部 Bug；
修类型错误；
补一个已有模式下的测试；
改一个局部实现；
修 typo。

每次都要：

分析 → 写报告 → 等审批 → 修改

Agent 很快就退化成了一个需要不断签字的远程实习生。

这不是我想要的效果。

我现在更倾向于按风险分级。

普通的、低风险的修改，可以直接：

理解 → 修改 → 验证 → 汇报

真正需要停下来问人的，是另外一类事情：

修改公共 API；
数据库迁移；
改变持久化数据语义；
调整认证或权限；
跨模块重构；
删除大量现有代码；
存在几个代价完全不同的方案；
代码本身无法告诉模型产品应该怎么选；
实际影响范围已经明显超出最初任务。

这些事情的问题不是“模型够不够聪明”。

而是它们本身包含业务判断、风险取舍，或者不可逆成本。

这才是人真正应该介入的地方。

八、我现在放在项目里的 `AGENTS.md`

现在这份文件，我已经不再把它写成一条固定流水线。

它主要管四件事：

开始修改之前，至少应该理解到什么程度；
项目的基本工程底线是什么；
哪些事情风险太高，需要升级给人；
最后必须拿什么证据证明改动有效。

下面是目前的版本：

# AGENTS.md

## 目标

在保证正确性、系统不变量、可验证性、可维护性和项目一致性的前提下，自主完成代码修改。

不要为了遵守固定流程而制造额外步骤。应根据任务复杂度、风险和影响范围，选择最有效的探索、实现与验证路径。

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## 一、修改前建立足够的系统理解

在修改代码之前，应先获得完成当前任务所需的**最小充分上下文**。

至少确认：

- 当前问题涉及的入口与主要实现；
- 直接上游与下游调用关系；
- 关键数据流、状态流与类型；
- 相关测试；
- 已有同类实现或公共能力；
- 受影响的系统不变量与模块边界。

不要因为找到第一个可疑位置就立即修改，也不要为了“完整”而无边界扫描整个代码库。

探索应围绕当前问题逐步展开：

1. 定位直接相关实现；
2. 追踪必要的调用链、数据流和状态流；
3. 检查相关类型、测试、配置和公共能力；
4. 如发现新的关键依赖，再继续向外追踪。

当已有证据足以解释以下问题时，可以停止扩展检索：

- 问题如何发生；
- 根因在哪里；
- 哪些调用方、状态或契约受到影响；
- 哪些不变量需要恢复；
- 修改边界应落在哪里。

如果后续实现过程中出现新的依赖、冲突或证据，再继续补充调查。

目标不是阅读尽可能多的代码，而是建立足以支持正确修改的系统理解。

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## 二、复杂任务的修改前检查

对于涉及以下情况的任务，应提升修改前的分析深度：

- 共享契约；
- 公共接口；
- 多模块职责；
- 关键状态流；
- 共享状态或共享基础设施；
- 根因不明显；
- 影响范围难以可靠判断。

在开始修改前，应确保能够回答：

### 【已确认范围】

- 哪些文件、模块、函数、类型与当前问题直接相关；
- 各自承担什么职责；
- 哪些调用方会受到直接影响；
- 是否存在已有公共能力可以复用。

### 【调用链 / 数据流】

- 功能从入口到最终行为经过哪些关键节点；
- 数据、状态和错误如何在这些节点之间流动；
- 哪些边界负责输入校验、协议转换或状态转换。

### 【当前结论】

- 问题发生在哪里；
- 为什么会发生；
- 根因是什么，而不仅是表面症状；
- 哪些系统不变量、类型约束、共享契约或模块边界受到影响。

### 【拟修改方案】

- 最小且完整的修改是什么；
- 为什么修改应落在这里；
- 是否存在可复用的已有能力；
- 为什么不采用更复杂的抽象、额外 fallback 或平行实现。

以上内容主要用于保证思考完整性。

简单、局部、低风险的修改无需机械输出完整调查报告，也无需因为涉及多个文件而自动升级流程。

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## 三、核心工程原则

### 1. 优先解决根因

不要通过以下方式掩盖真正的问题：

- fallback；
- 异常吞噬；
- 重复 null check；
- 无依据默认值；
- 特殊兼容分支；
- 绕过类型检查；
- 在下游修补本应由上游保证的状态。

如果某种状态按照系统设计不应该出现，应优先追查其来源并恢复系统不变量。

修复应能够解释：

- 为什么问题会发生；
- 哪个约束被破坏；
- 修改后为什么同一路径不会再次产生相同非法状态。

不要只让当前报错消失。

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### 2. 维护系统不变量

明确哪些状态必须始终成立，并让以下机制共同维护这些约束：

- 类型系统；
- 模块边界；
- 前置条件；
- 边界校验；
- 状态转换规则；
- 数据模型。

不要为了让当前路径“能跑”而绕开不变量。

能在系统边界处验证的约束，不要在内部每一层重复 defensive check。

错误应在最合理的边界被明确处理，不应静默忽略。

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### 3. 保持职责边界

函数、类和模块应承担清晰且有限的职责。

以下关注点应保持合理边界：

- 业务规则；
- 数据访问；
- UI；
- 协议转换；
- 状态管理；
- 缓存；
- 日志；
- 权限与安全；
- 持久化。

不要为了完成当前任务，把新逻辑放进最方便修改但职责错误的位置。

如果问题本身来源于职责错置，可以进行必要调整，但应控制影响范围。

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### 4. DRY，但避免错误抽象

真正共享以下特征的逻辑，应保持单一实现来源：

- 相同业务语义；
- 相同业务规则；
- 相同变化原因。

已有公共能力能够满足需求时，优先复用或完善，不要平行实现第二套机制。

不要仅因为两段代码形式相似就强行抽象。

重复代码有时比错误抽象更容易维护。

抽象的依据应是共享语义和职责，而不是表面结构相似。

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### 5. KISS

优先选择简单、直接、容易理解和维护的实现。

不要为了理论上的灵活性、扩展性、健壮性或“设计感”增加没有明确价值的：

- 抽象层；
- 包装层；
- 间接调用；
- 配置机制；
- 复杂控制流；
- 泛化接口；
- 额外状态。

如果简单函数、明确类型或现有模块可以解决问题，就不要引入更复杂的结构。

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### 6. YAGNI

只解决：

- 当前已经存在的需求；
- 能够从现有代码、产品行为或明确约束中确认的扩展点。

不要为假设中的未来需求提前设计：

- 通用框架；
- 插件机制；
- 复杂配置体系；
- 未被使用的扩展接口；
- 未被验证的抽象层。

为未来预留能力时，必须能够从现有需求或明确路线中找到现实依据。

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### 7. 保持类型安全

优先通过类型系统表达业务状态、约束和不变量。

避免不必要的：

- `any`；
- 无约束对象；
- 模糊字典；
- 普通字符串表示有限状态；
- 重复类型断言；
- 宽泛类型；
- 本可由类型系统消除的运行时判断。

有限状态应优先使用联合类型、枚举或项目中的等价结构表达。

不要通过放宽类型来绕过真正的数据、边界或建模问题。

如果类型错误揭示了业务模型不一致，应修复模型，而不是压制类型系统。

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### 8. 避免过度防御

不要通过以下方式隐藏设计问题：

- 重复 null check；
- 宽泛 `try/catch`；
- 异常吞噬；
- 无依据默认值；
- 层层 fallback；
- 为理论异常场景添加大量兼容分支；
- 在内部所有层重复验证同一约束。

对于以下不可信边界，应进行必要验证：

- 外部输入；
- 网络响应；
- 持久化数据；
- 第三方接口；
- 用户输入；
- 跨系统消息。

一旦数据进入受控内部边界，应依靠明确的不变量和类型，而不是在所有层重复怀疑数据有效性。

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### 9. 保持命名和代码自解释

名称应尽可能表达真实业务语义和职责。

避免无必要使用：

- `data`
- `obj`
- `tmp`
- `item`
- `value`
- `handle`
- `process`

除非局部上下文已经足够明确。

不要用注释补救本可以通过更准确命名表达的含义。

注释应主要解释：

- 为什么这样设计；
- 非显而易见的约束；
- 必须保留的兼容原因；
- 无法从代码本身表达的重要背景。

不要用注释重复代码已经清楚表达的事实。

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### 10. 消除有业务语义的魔法值

具有业务含义的以下内容，不应无语义地散落在实现代码中：

- 数字；
- 字符串；
- 状态；
- 路径；
- 阈值；
- 时间间隔；
- 协议值；
- 特殊标识。

根据实际语义使用：

- 命名常量；
- 类型；
- 枚举；
- 配置；
- 明确的数据结构。

不要为了形式上消灭字面量而机械创建没有实际语义价值的常量。

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### 11. 设计模式按需使用

设计模式是解决问题的手段，不是目标。

只有当某种模式能够明确：

- 降低真实耦合；
- 消除具有共同语义的重复；
- 表达稳定领域结构；
- 简化后续变化；
- 改善职责边界；

才考虑引入。

如果简单函数、明确类型或已有模块即可解决问题，不要为了套用 Factory、Strategy、Adapter、Observer 等模式增加额外结构。

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### 12. 尊重项目已有体系

修改前观察项目已有的：

- 目录结构；
- 命名习惯；
- 类型建模；
- 错误处理；
- 数据流；
- 状态管理；
- 测试方式；
- 模块边界；
- 公共抽象；
- 依赖管理；
- 构建和验证方式。

没有充分理由时，不要引入第二套风格或平行机制。

如果项目现有模式存在明显缺陷，但并非当前问题根因，不要顺带大规模纠正。

与项目体系保持一致不意味着复制明显错误；如果必须偏离，应有清楚的工程理由。

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### 13. 控制修改范围

优先实现**最小且完整的修改**。

“最小”不是指 diff 行数最少，而是：

- 不遗漏根因；
- 不破坏系统边界；
- 不加入无关改动；
- 不扩大没有必要的影响范围；
- 不引入超出当前需求的结构。

不要顺带进行与当前任务无关的大规模重构。

如果当前问题的根因就是：

- 重复实现；
- 错误职责划分；
- 公共抽象缺陷；
- 类型模型错误；
- 错误的数据流设计；

可以进行必要重构，但应控制影响范围并说明原因。

当根因修复需要必要重构时，**最小且完整**优先于单纯追求小 diff。

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## 四、风险升级

以下情况不要自行做不可逆或高影响决策，应提高调查、验证和沟通等级：

- 修改公共 API 或外部协议；
- 修改数据库 Schema；
- 执行数据迁移；
- 改变持久化数据语义；
- 涉及认证、授权、权限或其他安全边界；
- 大范围删除代码或数据；
- 跨模块职责重构；
- 明显改变系统架构；
- 修改关键基础设施或部署行为；
- 改变共享契约；
- 存在多个影响显著不同、无法仅从代码判断优劣的方案；
- 需要产品、业务或兼容性决策才能确定行为；
- 实际修改范围明显超过原始任务；
- 影响范围无法可靠判断；
- 操作具有明显不可逆性。

对于此类修改，在实施前应根据需要说明：

- 已确认的影响范围；
- 关键调用链和系统不变量；
- 拟议方案；
- 存在显著差异的替代方案；
- 不可逆影响；
- 兼容性风险；
- 验证策略；
- 必要的回滚策略。

需要产品、业务或高风险技术决策时，应请求用户确认。

普通局部修改、明确的 Bug 修复和低风险重构，无需机械等待确认。

如果调查过程中发现任务风险等级发生变化，应在跨越新的风险边界前升级处理。

如果执行环境不支持交互确认，不得自行执行需要确认的高风险或不可逆操作。

此时应继续完成能够安全进行的工作，例如：

- 调查；
- 根因分析；
- 影响范围确认；
- 方案设计；
- 风险评估；
- 测试设计；
- 可逆的准备工作。

并明确说明仍需要人工决定的事项。

---

## 五、实现要求

修改过程中：

- 优先复用已有公共能力；
- 保持代码风格与周边实现一致；
- 避免扩大接口和类型暴露面；
- 不引入与当前问题无关的新依赖；
- 不通过关闭 lint、跳过类型检查或放宽规则掩盖问题；
- 不删除测试来使验证通过；
- 不通过修改断言来掩盖错误行为；
- 不静默吞掉原本应暴露的错误；
- 不修改与当前任务无关的行为；
- 不为了“兼容”而永久保留没有明确需求的双路径；
- 不创建第二套与现有公共机制竞争的实现。

如果实现结果明显比最初预期复杂，应重新检查：

- 根因判断是否正确；
- 修改是否落在错误职责层；
- 是否遗漏已有公共抽象；
- 是否误把症状当成根因；
- 是否正在解决不存在的未来问题；
- 是否因为错误抽象导致实现复杂化；
- 是否实际修改范围已经超出原始任务。

发现实现方向错误时，应优先修正方案，而不是继续在错误方案上叠加补丁。

---

## 六、测试与验证

完成修改后，必须提供与修改相匹配的验证证据。

验证应优先覆盖：

- 原问题的根因路径；
- 修改直接改变的行为；
- 受影响的关键调用方或共享契约；
- 与修改相关的项目级类型、lint、构建或测试门禁。

根据修改类型和项目体系选择有效的验证组合，例如：

- 与修改直接相关的测试；
- 回归测试；
- typecheck；
- lint；
- build；
- integration tests；
- contract tests；
- e2e tests；
- 项目已有的其他验证命令。

不要求机械执行所有命令。

验证深度应与以下因素匹配：

- 修改风险；
- 影响范围；
- 共享程度；
- 契约稳定性；
- 回归可能性。

---

### Bug 修复

如条件允许，应增加能够复现原问题的回归测试。

测试应验证根因对应的行为，而不仅是当前实现细节。

优先保证：

- 修复前能够暴露问题；
- 修复后能够证明目标行为恢复；
- 后续相同错误不容易再次引入。

---

### 公共能力修改

涉及以下内容时，应检查关键下游调用方：

- 公共接口；
- 共享类型；
- 公共模块；
- 公共状态；
- 通用转换逻辑；
- 序列化 / 反序列化逻辑；
- 共享数据模型；
- 跨模块契约。

不要求机械测试所有调用方，但应确认修改不会破坏关键使用路径和共享约束。

---

### 验证声明

不得在未实际执行验证命令的情况下声称：

- “测试已通过”；
- “问题已解决”；
- “没有影响其他功能”；
- “构建正常”；
- “类型检查通过”；
- “没有回归”。

如果某项验证无法执行，应明确说明：

- 哪项验证未执行；
- 为什么无法执行；
- 已执行哪些替代检查；
- 仍然存在什么风险。

结论的强度必须与实际验证证据相匹配。

---

## 七、修改后自检

简单任务应快速扫描与本次修改直接相关的关键项。

复杂、共享或高风险修改应更系统地核对以下事项：

- [ ] 是否真正解决了根因，而非只处理症状？
- [ ] 是否破坏或绕开了系统不变量？
- [ ] 是否存在不必要的重复逻辑？
- [ ] 是否已有公共能力却重新实现了一套？
- [ ] 是否引入了新的有业务语义的魔法值？
- [ ] 是否出现了模糊或误导性命名？
- [ ] 是否降低了类型安全？
- [ ] 是否增加了不必要的 defensive code？
- [ ] 是否产生了没有明确价值的抽象层？
- [ ] 是否把逻辑放到了错误的职责层？
- [ ] 是否违反了项目已有规范或体系？
- [ ] 是否意外扩大了修改范围？
- [ ] 是否检查了受影响的关键上下游调用方？
- [ ] 是否需要新增或更新回归测试？
- [ ] 实际验证是否足以支持最终结论？

检查的目标是发现真实工程问题，而不是完成形式上的清单。

不要为了让每一项“看起来被处理过”而制造额外修改。

---

## 八、最终交付

最终汇报保持简洁，通常说明：

1. **根因**：问题为什么发生；
2. **修改**：具体改变了什么；
3. **方案理由**：为什么修改落在这里，以及为什么没有采用更复杂方案；
4. **验证**：实际执行了哪些测试、检查或构建命令；
5. **剩余风险**：是否存在未验证项、兼容性风险或后续事项。

简单任务无需生成冗长阶段报告。

复杂或高风险任务可以适当补充：

- 影响范围；
- 关键设计决策；
- 未执行的验证；
- 需要人工确认的事项；
- 回滚风险。

不要为了展示过程生成没有实际价值的大量阶段报告、模板或文档。

---

## 九、执行尺度

任务复杂度、验证深度和确认等级应动态匹配，而不是使用统一固定流程。

### 调查深度

任务越不确定，调查越深。

- 明确局部问题：聚焦直接实现和关键调用方；
- 根因不明显：扩展到状态流、类型、共享能力和相关测试；
- 跨模块问题：确认共享契约、边界和关键上下游；
- 架构级问题：建立完整影响模型后再修改。

### 验证深度

影响越大，验证越强。

- 局部修改：直接测试 + 必要静态检查；
- 共享逻辑：增加关键调用方检查；
- 公共契约：增加 contract / integration 验证；
- 高风险路径：执行更完整的回归和构建验证。

### 确认等级

决策越不可逆，人工确认越严格。

- 可逆、局部、低风险：自主完成；
- 影响较大但行为明确：说明影响后执行；
- 高风险、不可逆或涉及业务决策：先请求确认。

不要把简单任务升级成复杂流程，也不要把高风险任务当作普通局部修改处理。

---

## 最终原则

发生原则冲突时，优先级依次为：

1. 正确性；
2. 系统不变量；
3. 可验证性；
4. 清晰度；
5. 可维护性；
6. 与项目现有体系一致；
7. 最小必要复杂度；
8. 修改范围最小化。

这里的“修改范围最小化”指：

- 不扩大无关影响；
- 不进行无必要重构；
- 不引入无关结构。

它不意味着追求最少 diff 行数。

当根因修复需要必要重构时，**最小且完整的正确方案**优先于表面上的小修改。

不要把以下目标本身视为优化方向：

- 尽可能通用；
- 尽可能防御；
- 尽可能抽象；
- 使用更多设计模式；
- 扫描尽可能多的代码；
- 让 diff 行数尽可能少；
- 输出尽可能完整的流程报告。

好的修改应当：

**在充分理解问题之后，以最简单且完整的方式恢复正确的系统行为，并通过与风险和影响范围相匹配的实际证据完成验证。**

九、Agent 工程不会消失，只是该换一个重心了

写到这里，容易产生一个误解：

既然我不喜欢重流程，是不是意味着 Agent Framework、Skills、Harness 都没用了？

不是。

我反而觉得这些东西会继续存在，而且会越来越重要。

只是它们更应该解决“系统问题”，而不是替模型模拟思考。

比如：

给 Agent 提供可靠的工具；
控制权限；
保存长任务状态；
提供代码和文档检索；
管理跨上下文任务；
连接测试环境；
执行 CI；
拦截高风险操作；
接入 Issue、Repo 和运行环境。

这些都是非常实际的工程价值。

我只是越来越不相信另一件事：

我们能靠不断增加 Prompt 流程，把一个 Agent 调教成永远按照预想方式思考。

模型本身会继续变化。

今天需要额外提醒它做的事情，明天可能已经成了默认能力。

如果把太多“模型当前不会什么”的假设固化进工作流，迟早还得重新拆。

所以我现在更愿意让 Harness 管环境、工具、状态和验证。

至于具体怎么解决问题，尽量留给模型自己判断。

十、最后变化最大的，其实是工程师的位置

用了很久 AI 之后，我现在觉得工程师最不应该做的，是退化成 Prompt 流程管理员。

每天研究：

第一步该让模型输出什么？
第二步要不要加一个确认？
第三步要不要再套一层 Skill？

这些东西不是完全没价值。

只是随着模型能力提高，它们不应该继续占据最多的注意力。

真正值得工程师花时间的，还是那些老问题：

这个系统的边界划得对不对；
不变量有没有被表达清楚；
类型有没有反映真实业务状态；
测试验证的是不是关键行为；
模块职责有没有慢慢腐化；
Agent 拿到的工具是否足够可靠；
一个错误修改能不能被自动拦下来。

AI 并没有让这些问题消失。

甚至恰恰相反。

代码生成越来越便宜之后，判断什么代码值得进入系统反而变得更重要了。

所以我现在理解的人机分工，大概是这样：

我负责知道我们到底在解决什么问题，也负责守住系统边界和工程标准。

模型负责搜索、实现、试错，以及完成那些机器更擅长的大量执行工作。

最后，再让测试、类型系统和 CI 给出尽可能确定的证据。

这套方式不一定适合所有项目。

模型比较弱、任务极长、合规要求严格，或者团队本身需要强审计的时候，更明确的流程仍然有价值。

我反对的从来不是流程本身。

我真正想砍掉的是那些已经失去收益，却因为“以前一直这么做”而继续存在的流程。

结语

最近这段时间，我删掉了不少以前觉得“必不可少”的 Agent 规则。

删的时候其实还有点不放心。

总觉得少写一句，模型就会不会又开始乱来。

结果用了一阵之后，我发现真正影响结果的，往往不是有没有要求它先输出一份漂亮的 Plan。

更重要的是另外几件事：

它有没有拿到正确的上下文；
它知不知道哪些东西不能碰；
项目有没有足够好的测试；
错误的实现能不能被自动挡住；
最后，我自己到底看不看得懂它改了什么。

到这里，我对 AI 编程这件事的想法反而简单了很多。

别急着替一个越来越会思考的模型规定所有思考步骤。

先把自己的系统做好。

把边界说清楚，把不变量守住，把验证补齐。

剩下的路，让它自己找。

如果连错误的路都能被工程系统及时拦下来，我们也就没必要一直站在旁边告诉它：

第一步迈左脚，第二步迈右脚。