是时候彻底抛弃古法编程了
AI 编程半年实战经验分享
Leo · 2026
当前页键盘：← → 空格 PageUp PageDown F
layout: center class: text-center
半年，零手写代码
0
手写代码行数
1/10
所需时间
100%
AI 生成
语音房 · 竞猜后端 · Lambda → Beanstalk 迁移 · CI · 文档 · 内部工具
layout: section transition: fade
重新定义工程师的角色
从"写代码"到"提供上下文"
-
进展不顺时，解决方案从来不是"再努力一点"
-
而是退一步追问：Agent 还缺什么？
-
上下文 · 工具 · 约束
上下文工程的质量 = AI 产出的质量
写得越精确，AI 越不跑偏；写得越模糊，返工越多
工程师角色的转变
过去
- 逐行敲代码
- 手动调试
- 人工 Review
- 文档靠记忆
现在
- 设计任务、定义约束
- Agent 写代码 + 自测
- Agent 交叉审查
- 人只在合并时介入
代码的编写者 → AI 的上下文工程师
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用 Agent 审查 Agent
Codex 自动 Review
AI 生成的代码量太大，纯靠人工 review 难免遗漏
每天定时扫描团队所有高频开发的仓库，确实发现了不少隐藏的 bug
layout: section transition: fade
让应用对 Agent 可读
Agent 自主验证流程
瓶颈从"写代码"转移到了人工 QA——让 Agent 能直接读到 UI、日志和监控
sequenceDiagram
participant C as Agent
participant A as 应用
participant D as Chrome DevTools
C->>D: 选择目标页面 + 清空控制台
C->>D: 截取操作前快照
C->>A: 触发 UI 操作路径
A-->>D: 运行时事件
C->>D: 截取操作后快照
C->>A: 应用修复 + 重启
loop 循环直到通过
C->>D: 重新执行验证
end
layout: section transition: fade
把代码仓库变成唯一的知识源
给 Agent 一张地图，而不是一本说明书
-
上下文是稀缺资源 — 庞大的指令文件会挤占真正重要的内容
-
什么都"重要" = 什么都不重要 — 信息太多，Agent 只会就近模式匹配
-
大文件腐烂得极快 — 过时规则的坟场，人停止维护就变成 bug 温床
-
无法自动化校验 — 覆盖率、新鲜度、所有权，全部失控
AGENTS.md ≈ 100 行目录 → 指向 docs/ 下的真实文档
layout: section transition: fade
从 MCP 到 Skill
方法比连接更重要
layout: two-cols layoutClass: gap-8
MCP vs Skill
MCP 解决「连接」
- Agent 能调 YApi 接口 ✅
- Agent 能查禅道 bug ✅
- 但不知道改完字段后要同步文档 ❌
- 不知道要补中文注释和枚举说明 ❌
MCP 是给 Agent 接水管的
Skill 是教 Agent 怎么用水的
Skill 是教 Agent 怎么用水的
::right::
Skill 解决「方法」
- 改完代码 → 自动同步文档
- 每个字段 → 中文注释 + 枚举说明
- 补齐请求/响应示例
- 校验文档和代码的一致性
Skill 的优势：
- 承载方法论，不只是连接
- 版本化管理，可审查
- 按需加载，不占上下文
ZenTao Skill：贴个链接就能改 Bug
不需要想怎么写提示词——把 bug 单地址贴给 Agent 就行
帮我安装这个 skill：https://github.com/leeguooooo/zentao-mcp
YApi Skill：上下游对接自动化
sequenceDiagram
participant PM as 上游方
participant Dev as 开发者
participant Agent as Agent
participant YApi as YApi
PM->>Dev: 发送对接需求 + YApi 接口地址
Dev->>Agent: 贴入接口地址
Agent->>YApi: 通过 Skill 读取接口定义
Agent->>YApi: 自动跳转读取关联接口
Agent->>Agent: 理解完整上下文，生成对接代码
Agent->>Dev: 输出实现 + 自动更新本地文档
Dev->>YApi: yapi docs-sync 同步文档
边桑拿到接口地址后，不到一天就完成了整套广播体系对接
项目级 Skill 组合：Bug 全自动排查
flowchart LR
A[禅道 Bug] -->|ZenTao Skill| B[读取 Bug 详情]
B --> C[定位相关代码]
C -->|Log Skill| D[查询运行日志]
C -->|DB Skill| E[查询数据库]
C -->|KV Skill| F[查询缓存]
C -->|Token Skill| G[验证鉴权]
D & E & F & G --> H[分析根因]
H --> I[修复代码并提交]
Agent 不仅能读懂 bug 描述和定位代码
还能直接连上测试环境拉取真实数据来分析问题
还能直接连上测试环境拉取真实数据来分析问题
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开源推荐：Superpowers
10 万+ Star 的 Agent Skill 框架
Superpowers：完整的开发工作流
1
Brainstorming
先想清楚再动手，苏格拉底式提问
先想清楚再动手，苏格拉底式提问
2
Writing Plans
拆成 2-5 分钟的小任务
拆成 2-5 分钟的小任务
3
Git Worktrees
隔离开发环境，零风险
隔离开发环境，零风险
4
Test-Driven Dev
强制 TDD，先写测试再写代码
强制 TDD，先写测试再写代码
5
Subagent Dev
多 Agent 并行 + 两轮审查
多 Agent 并行 + 两轮审查
6
Parallel Agents
无依赖任务自动并行
无依赖任务自动并行
7
Systematic Debug
四阶段排查，禁止猜测性修复
四阶段排查，禁止猜测性修复
8
Verification
完成前必须验证，先有证据再下结论
完成前必须验证，先有证据再下结论
9
Code Review
双向审查，不无脑同意
双向审查，不无脑同意
10
Finishing Branch
收尾决策：合并 / PR / 保留 / 放弃
收尾决策：合并 / PR / 保留 / 放弃
关键特性：全部自动触发
🚫
不需要手动提醒 Agent 写测试
🚫
不需要手动提醒 Agent 先想清楚再动手
🚫
不需要手动提醒 Agent 验证结果
🚫
不需要手动提醒 Agent 做 Code Review
把好的工程实践从"靠自觉"变成"靠系统"
Subagent 并行开发流程
flowchart TD
P[实施计划] --> S1[Subagent 1: 任务 A]
P --> S2[Subagent 2: 任务 B]
P --> S3[Subagent 3: 任务 C]
S1 --> R1[审查: 规格合规]
S2 --> R2[审查: 规格合规]
S3 --> R3[审查: 规格合规]
R1 --> Q1[审查: 代码质量]
R2 --> Q2[审查: 代码质量]
R3 --> Q3[审查: 代码质量]
Q1 & Q2 & Q3 --> M[合并集成]
每个子 Agent 独立上下文 · 两轮审查 · 可连续自主工作数小时
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踩坑指南
用 AI 编程最容易犯的错
七个大坑
坑 1
开局不死磕，后面全是债 — AI 是方向的放大器，不是纠正器
坑 2
上下文漂移 — 20-30 轮后 Agent 开始和之前的决策矛盾
坑 3
盲信"已完成" — 能跑 ≠ 跑得好，happy path ≠ 生产就绪
坑 4
不看 git diff — AI 修 bug 时可能悄悄改了别的字段
坑 5
复杂 Agent 架构 — 花哨的多角色编排，用起来一塌糊涂
坑 6
团队对齐难 — 一个人能玩转，多人协作流程必须版本化
坑 7
滥用 LLM — 确定性操作用确定性代码，别什么都调模型
layout: center class: text-center
最重要的两个习惯
📋
提交前看 diff
比任何 Skill 都重要
🔄
大功能开新会话
避免上下文漂移
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总结
从"写代码"到"设计系统"
AI 编程不是让你更快地写代码，而是让你根本不需要写代码
🗺️
设计上下文
用 AGENTS.md 和 Skill 告诉 Agent 该知道什么、该怎么做
🛡️
设计约束
用规范、测试和审查流程框住 Agent 的行为边界
✅
设计验证
让 Agent 的产出对人和其他 Agent 都可审查、可验证
layout: center class: text-center
做好了 →
7×24 小时高效运转的工程团队
做不好 →
精致的垃圾生产机
产出速度很快，返工速度更快
layout: center class: text-center
技术在加速，但工程的本质没有变
清晰的需求 · 干净的架构 · 严格的验证
在手写代码的时代重要，在 AI 写代码的时代只会更重要
layout: center class: text-center
谢谢
ZenTao Skill → github.com/leeguooooo/zentao-mcp
Superpowers → github.com/obra/superpowers
Q & A
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是时候彻底抛弃古法编程了
AI 编程半年实战经验分享
Leo · 2026
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半年，零手写代码
0
手写代码行数
1/10
所需时间
100%
AI 生成
语音房 · 竞猜后端 · Lambda → Beanstalk 迁移 · CI · 文档 · 内部工具
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重新定义工程师的角色
从"写代码"到"提供上下文"
-
进展不顺时，解决方案从来不是"再努力一点"
-
而是退一步追问：Agent 还缺什么？
-
上下文 · 工具 · 约束
上下文工程的质量 = AI 产出的质量
写得越精确，AI 越不跑偏；写得越模糊，返工越多
工程师角色的转变
过去
- 逐行敲代码
- 手动调试
- 人工 Review
- 文档靠记忆
现在
- 设计任务、定义约束
- Agent 写代码 + 自测
- Agent 交叉审查
- 人只在合并时介入
代码的编写者 → AI 的上下文工程师
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用 Agent 审查 Agent
Codex 自动 Review
AI 生成的代码量太大，纯靠人工 review 难免遗漏
每天定时扫描团队所有高频开发的仓库，确实发现了不少隐藏的 bug
layout: section transition: fade
让应用对 Agent 可读
Agent 自主验证流程
瓶颈从"写代码"转移到了人工 QA——让 Agent 能直接读到 UI、日志和监控
sequenceDiagram
participant C as Agent
participant A as 应用
participant D as Chrome DevTools
C->>D: 选择目标页面 + 清空控制台
C->>D: 截取操作前快照
C->>A: 触发 UI 操作路径
A-->>D: 运行时事件
C->>D: 截取操作后快照
C->>A: 应用修复 + 重启
loop 循环直到通过
C->>D: 重新执行验证
end
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把代码仓库变成唯一的知识源
给 Agent 一张地图，而不是一本说明书
-
上下文是稀缺资源 — 庞大的指令文件会挤占真正重要的内容
-
什么都"重要" = 什么都不重要 — 信息太多，Agent 只会就近模式匹配
-
大文件腐烂得极快 — 过时规则的坟场，人停止维护就变成 bug 温床
-
无法自动化校验 — 覆盖率、新鲜度、所有权，全部失控
AGENTS.md ≈ 100 行目录 → 指向 docs/ 下的真实文档
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从 MCP 到 Skill
方法比连接更重要
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MCP vs Skill
MCP 解决「连接」
- Agent 能调 YApi 接口 ✅
- Agent 能查禅道 bug ✅
- 但不知道改完字段后要同步文档 ❌
- 不知道要补中文注释和枚举说明 ❌
MCP 是给 Agent 接水管的
Skill 是教 Agent 怎么用水的
Skill 是教 Agent 怎么用水的
::right::
Skill 解决「方法」
- 改完代码 → 自动同步文档
- 每个字段 → 中文注释 + 枚举说明
- 补齐请求/响应示例
- 校验文档和代码的一致性
Skill 的优势：
- 承载方法论，不只是连接
- 版本化管理，可审查
- 按需加载，不占上下文
ZenTao Skill：贴个链接就能改 Bug
不需要想怎么写提示词——把 bug 单地址贴给 Agent 就行
帮我安装这个 skill：https://github.com/leeguooooo/zentao-mcp
YApi Skill：上下游对接自动化
sequenceDiagram
participant PM as 上游方
participant Dev as 开发者
participant Agent as Agent
participant YApi as YApi
PM->>Dev: 发送对接需求 + YApi 接口地址
Dev->>Agent: 贴入接口地址
Agent->>YApi: 通过 Skill 读取接口定义
Agent->>YApi: 自动跳转读取关联接口
Agent->>Agent: 理解完整上下文，生成对接代码
Agent->>Dev: 输出实现 + 自动更新本地文档
Dev->>YApi: yapi docs-sync 同步文档
边桑拿到接口地址后，不到一天就完成了整套广播体系对接
项目级 Skill 组合：Bug 全自动排查
flowchart LR
A[禅道 Bug] -->|ZenTao Skill| B[读取 Bug 详情]
B --> C[定位相关代码]
C -->|Log Skill| D[查询运行日志]
C -->|DB Skill| E[查询数据库]
C -->|KV Skill| F[查询缓存]
C -->|Token Skill| G[验证鉴权]
D & E & F & G --> H[分析根因]
H --> I[修复代码并提交]
Agent 不仅能读懂 bug 描述和定位代码
还能直接连上测试环境拉取真实数据来分析问题
还能直接连上测试环境拉取真实数据来分析问题
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开源推荐：Superpowers
10 万+ Star 的 Agent Skill 框架
Superpowers：完整的开发工作流
1
Brainstorming
先想清楚再动手，苏格拉底式提问
先想清楚再动手，苏格拉底式提问
2
Writing Plans
拆成 2-5 分钟的小任务
拆成 2-5 分钟的小任务
3
Git Worktrees
隔离开发环境，零风险
隔离开发环境，零风险
4
Test-Driven Dev
强制 TDD，先写测试再写代码
强制 TDD，先写测试再写代码
5
Subagent Dev
多 Agent 并行 + 两轮审查
多 Agent 并行 + 两轮审查
6
Parallel Agents
无依赖任务自动并行
无依赖任务自动并行
7
Systematic Debug
四阶段排查，禁止猜测性修复
四阶段排查，禁止猜测性修复
8
Verification
完成前必须验证，先有证据再下结论
完成前必须验证，先有证据再下结论
9
Code Review
双向审查，不无脑同意
双向审查，不无脑同意
10
Finishing Branch
收尾决策：合并 / PR / 保留 / 放弃
收尾决策：合并 / PR / 保留 / 放弃
关键特性：全部自动触发
🚫
不需要手动提醒 Agent 写测试
🚫
不需要手动提醒 Agent 先想清楚再动手
🚫
不需要手动提醒 Agent 验证结果
🚫
不需要手动提醒 Agent 做 Code Review
把好的工程实践从"靠自觉"变成"靠系统"
Subagent 并行开发流程
flowchart TD
P[实施计划] --> S1[Subagent 1: 任务 A]
P --> S2[Subagent 2: 任务 B]
P --> S3[Subagent 3: 任务 C]
S1 --> R1[审查: 规格合规]
S2 --> R2[审查: 规格合规]
S3 --> R3[审查: 规格合规]
R1 --> Q1[审查: 代码质量]
R2 --> Q2[审查: 代码质量]
R3 --> Q3[审查: 代码质量]
Q1 & Q2 & Q3 --> M[合并集成]
每个子 Agent 独立上下文 · 两轮审查 · 可连续自主工作数小时
layout: section transition: fade
踩坑指南
用 AI 编程最容易犯的错
七个大坑
坑 1
开局不死磕，后面全是债 — AI 是方向的放大器，不是纠正器
坑 2
上下文漂移 — 20-30 轮后 Agent 开始和之前的决策矛盾
坑 3
盲信"已完成" — 能跑 ≠ 跑得好，happy path ≠ 生产就绪
坑 4
不看 git diff — AI 修 bug 时可能悄悄改了别的字段
坑 5
复杂 Agent 架构 — 花哨的多角色编排，用起来一塌糊涂
坑 6
团队对齐难 — 一个人能玩转，多人协作流程必须版本化
坑 7
滥用 LLM — 确定性操作用确定性代码，别什么都调模型
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最重要的两个习惯
📋
提交前看 diff
比任何 Skill 都重要
🔄
大功能开新会话
避免上下文漂移
layout: section transition: fade
总结
从"写代码"到"设计系统"
AI 编程不是让你更快地写代码，而是让你根本不需要写代码
🗺️
设计上下文
用 AGENTS.md 和 Skill 告诉 Agent 该知道什么、该怎么做
🛡️
设计约束
用规范、测试和审查流程框住 Agent 的行为边界
✅
设计验证
让 Agent 的产出对人和其他 Agent 都可审查、可验证
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做好了 →
7×24 小时高效运转的工程团队
做不好 →
精致的垃圾生产机
产出速度很快，返工速度更快
layout: center class: text-center
技术在加速，但工程的本质没有变
清晰的需求 · 干净的架构 · 严格的验证
在手写代码的时代重要，在 AI 写代码的时代只会更重要
layout: center class: text-center
谢谢
ZenTao Skill → github.com/leeguooooo/zentao-mcp
Superpowers → github.com/obra/superpowers
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