一、交流本质#

普通AI只是一问一答聊天，逗傻子玩一样，但编程Agent是虚拟的代码佬。 对话不只是文字沟通，还是一套任务执行闭环：下达开发任务，Agent依托项目文件自主查找代码、修改代码、排查问题，对话只是传递需求、反馈结果的通道。

所谓长文本能力体现就在这里了。如果长文本能力好，那么理解能力就好，对项目的修改能力就越强，反之则相反。这里不能仅仅靠他的大脑，还要靠你给他的辅助，这样子可以省下很多 Token。

二、提供有效、优质的信息给 Agent#

1. 清晰目标准确描述要实现的功能、需要修复的Bug，避免“帮忙优化一下”、“重构一下页面”、“不行啊，接着改”这类半睡半醒的梦话，真人程序员也最讨厌客户这种描述模糊不清的言论，出了第一版之后还在那骂程序员不懂他。
2. 约束要求写明限制条件：哪些原有代码不能改动、页面需要保留什么效果、技术规范、样式要求，千万不要嫌麻烦，不然你一换 Agent ，直接一切凉凉从头开始，你自己大概率也是看不懂的。
3. 上下文环境保持当前对话不随意清空，让 Agent 记住之前沟通的所有需求，上下文理解能力很重要，但是前提你要有上下文，如果你想清，那么请你完成一个板块的项目构建；同时还要保证编辑器内项目文件正常加载，方便 Agent 读取代码，这就是为什么你的前任 Agent 要规范性写代码。写满注释跟 Skill 。

三、Agent 的思考过程#

1. 需求解析：逐条提取你所有的要求，避免遗漏；
2. 任务拆分：把你发的一大堆复杂需求拆分成：定位文件→查找目标代码→编写修改方案；
3. 读取项目：自动检索本地代码，理解原有业务逻辑，所以 Skill 很重要；
4. 方案设计：思考怎么修改最低风险，避免破坏现有功能，虽然理论应该会进行这一步，但是我觉得部分国产廉价模型都不会；
5. 自我校验：预判修改后会不会产生新Bug，确定方案后执行操作，也是一样，部分国产模型问题没修好，不单止 Bug 引入一大堆。

四、Agent 返回给到你的信息，分两类#

1. 文字信息 说明故障原因、修改思路、改动涉及哪些文件、后续注意事项，他发给你的消息可以理解成你们对话框里的消息；
2. 自动操作 在编辑器中直接打开对应文件，自动完成代码新增、修改，在文本中留下修改日志，或者是 Skill 。

五、理想条件最终达成的效果#

1. 完整实现你提出的全部需求，不会丢要求；
2. 只改动目标代码，不瞎基霸乱修改项目里正常运行的逻辑；
3. 尽量一次性修复问题，减少反复来回沟通调试，这点实际更不可能；
4. 同一段对话可以持续迭代调整，长时间不会遗忘历史需求。

AI 编程 Agent 交互、Token 消耗、表达、模型能力关系#

原理#

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方法#

1. 闲鱼、淘宝买，搜无限续杯等关键词。
2. 选择 Agent ，推荐Cursor、Trae。Trae可能要准备很多个。节点去换可能要准备很多个。节点去换，相当麻烦。
3. 下单跟教程，尽量选一些销量高，知名度高，评价高，反馈好的店铺尽量选一些销量高，知名度高，评价高，反馈好的店铺。
4. 跟教程走，注意备份，一般店铺发密钥会附上文档教程，一般都是下载.exe, 然后选择一键登号。