斯坦福CS146S：现代软件开发者Week4学习笔记

当前软件开发团队模式有四个演进阶段，过去当需要增加产出时只能增加人手，现在一个开发者+AI agent对于生产力有了质的飞跃。

接着我们可以看看当前变革下软件开发的具体流程

因此可以发现，在这个流程中程序员起到的作用更多的是一个管理审核人员，管理AI完成工作。

我们不能仅仅局限于跟AI聊天，要将这个过程当成工程化的控制AI。

常见的技巧有：

Agent行为文件：比如Claude.md / Cursorrules/ agents.md 这些都相当于配置文件，用来规定项目的代码风格，技术显示，禁止做的事情等等
Hooks：在预定义事件类型上运行的确定性脚本，也就是可以记录，干预，校验AI行为的工具。
- 常见的有：PreToolUse（调用工具之前的确认，比如修改敏感文件，提交代码等），PostToolUse（AI调用完工具之后，比如自动测试，更新项目索引，生成变更摘要），UsePromptSubmit（人类向AI发送指令之前，能够自动添加上下文，过滤危险指令等），PreCompact（AI压缩或整理对话历史之前，能保留关键决策点，插入注释等） and more
Commands：把常用的提示词保存为文件，供 AI 代理直接执行，比如/test /fix, /git-all等
- 你提前写好一套标准指令（比如“请帮我运行所有单元测试并报告结果”），存成一个 .command 或 .prompt 文件，以后只需输入 /test 或点击按钮，AI 就自动执行这套流程。
Sub Agents：当有些任务在当前代理中和当前代理任务无关时，派遣一个自代理有助于更好的管理上下文和发挥agent的各自功能。
- 子代理的目的在于创建不同类型的专属开发者人格，能够和主代理的上下文保持隔离，拥有独立记忆和工具集。

实践中，同时要注意一些使用ai的事项：

注意要有谨慎的安全网。代码库中必须要有完整的测试；AI修改代码后最好能自动触发测试检查，也就是持续集成/部署
每个代理的行为必须可追溯。也就是为每个AI生成的变更打标签
不同的任务用不同的模型，合理分配任务。比如简单重构，文档生成都可以用简单模型；架构设计，代码生成用大模型
复杂的任务需要人工引导，简单的任务可以防守让AI异步完成
比如对于复杂任务先给AI详细的设计文档和分布指令，中途多个check point，最后人工review。而像更新readme这种简单任务丢给AI，设置好hooks自动验证即可。
定期提交快照。当AI走错路改错文件时，可以快速返回上次状态。

1
设计(Design) → 计划(Plan) → 实现(Implement) → 测试(Test) → 审查(Review) → 更新(Update)