我的 AI Coding Guide - 白宦成

这篇由白宦成编写的《我的 AI Coding Guide》是他将编程角色从“逐行码农”转变为“团队管理者（Manager）”的经验总结。其核心思想是：把决策权留给自己，把执行权交给 Agent，把验证权交给工具链。

以下是该指南的核心内容归纳：

1. 精力管理（抓大放小）

• 信息降噪（Attention Is All You Need）： 减少决策成本，利用 AI 提高信息信噪比，让自己只做核心、正确的决策。
• 好钢用在刀刃上： 在关键、复杂的任务上必须使用最强、最贵的模型（如 Claude Opus、GPT-5.5 XHigh），以降低管理和干预成本；简单、机械的任务才用便宜的模型。
• Prompt 即规格说明（Spec）： 模糊的指令只会带来模糊的产物。好的 Prompt 应包含背景、目标、非目标、修改范围、验收标准、验证命令和风险边界。
• 构建前先规划（Plan Before Build）： 复杂任务先用 Plan Mode 澄清需求。将精力放在 Review Plan、Diff 和测试结果上，而不是逐行看代码。
• 安全沙盒下的 YOLO 模式： 允许 Agent 自动执行（跳过权限确认）以减少微操，但前提是必须在可逆的沙盒环境中（如独立分支、无生产密钥、无生产数据库写权限）。

2. 工程管理与质量防护

• 版本控制与远程备份： 必须使用 Git 等工具，且必须备份在云端，确保极端情况下（如被 Agent 误删）可以快速回退。
• 小步快跑（Small Batches）： 按小功能、小特性让 Agent 迭代，防止模型注意力涣散或遗漏重点。
• 保护生产环境： 绝不让 Agent 直接操作生产环境。不确定时，让 Agent 出操作手册，由人工确认并执行。

3. 快速反馈回路

• 尽早报错（Fail Fast）： 强静态类型语言（如 Go、Rust、TypeScript）比非类型语言（JS）更适合 Agent 协作，因为能更早提供运行时前的反馈。
• 利用工具链自动修复： 配合 Lint、Format、Type Check 和 Testing 等工具。通过 Git Hook（pre-commit / pre-push）强迫 Agent 执行校验并自我修复，阻止坏味道的代码进入仓库。
• 完善 CI/CD： 强制通过 CI 进行测试、安全扫描和复杂度分析，确保只有合格的代码能合并入主分支。

4. 高并发与异步工作

• 异步协作（Async Work）： 不要盯着 Agent 实时输出。前置确认好 Plan 后，让 Agent 独立打包执行，人类则去分配其他注意力。
• 并行开发（Parallel Work）： 善用 git worktree 让多个 Agent 并行开发不同模块，但避免跨项目并发，防止人类自身上下文过载。
• 消解技术债务的“睡眠工作法”： 充分利用深夜时间，让 Agent 自动执行编写/补全测试以及代码自主重构。

5. 主权在人（代码是你的，不是 Agent 的）

• 保持至简（KISS 原则）： 控制项目复杂度。通过圈复杂度（Cyclomatic Complexity）检查，超标必须重构，确保代码始终在人类可接管、可维护的范围内。
• 巧用多层级配置文件： 利用工具的 /init 功能建立 AGENTS.md 引导 Agent。建议使用全局（规定语言、日志级别、提交规范）和项目级（专注业务本身描述）双层配置来约束 AI 行为。