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AI Agent 开发最佳实践	ai-agent-best-practices	inbox	reference	transcript	2026-03-03T19:57:50+08:00	2026-03-03T20:30:00+08:00	ai agent best-practices development

工作流编排

1. Plan Node Default（计划节点默认规则）

• 对任何非平凡任务（3步以上或架构决策）进入计划模式
• 如果出现问题，立即停止并重新计划，不要继续推进
• 将计划模式用于验证步骤，而不仅仅是构建步骤
• 事先编写详细的规范以减少歧义

2. Subagent Strategy（子代理策略）

• 自由使用子代理以保持主上下文窗口清晰
• 将研究、探索和并行分析卸载到子代理
• 对于复杂问题，通过子代理投入更多计算资源
• 每个子代理专注执行一个任务以实现专注执行

3. Self - Improvement Loop（自我改进循环）

• 在用户进行任何修正后：按照模式更新 tasks/lessons.md
• 为自己编写防止犯同样错误的规则
• 严格迭代这些经验教训直到错误率下降
• 在会话开始时回顾相关项目的经验教训

4. Verification Before Done（完成前验证）

• 在未证明其有效前，不要将任务标记为完成
• 当相关时，比较主流程与你的更改的行为差异
• 自问："资深工程师会批准这个吗？"
• 运行测试、检查日志、证明正确性

5. Demand Elegance (Balanced)（追求优雅（平衡））

• 对于非平凡的更改：暂停并自问"是否有更优雅的方式？"
• 如果一个修复感觉是临时的： "基于我现在知道的一切，实现优雅的解决方案"
• 对于简单、明显的修复则跳过此步骤——不要过度工程化
• 在展示工作前挑战自己的工作

6. Autonomous Bug Fixing（自动错误修复）

• 当收到错误报告时：直接修复它。不要寻求手把手指导
• 指出日志、错误、失败的测试——然后解决它们
• 不需要用户切换上下文
• 在未被告知如何操作的情况下修复失败的CI测试

任务管理

1. 先计划：编写计划到 tasks/todo.md，包含可检查的项
2. 验证计划：在开始实施前确认计划
3. 跟踪进度：在推进过程中标记项为完成
4. 解释变更：每个步骤的高层摘要
5. 记录结果：在 tasks/todo.md 中添加审查部分
6. 捕捉经验：在修正后更新 tasks/lessons.md

核心原则

• 简单优先：让每次更改尽可能简单。影响最少的代码。
• 不偷懒：找到根本原因。没有临时修复。符合资深开发者标准。
• 最小化影响：更改应仅触及必要的内容。避免引入错误。