AI编码代理实战：从“编码”到“创造”的升维之路

作为一名业余开发者，我深入探索了使用AI编码代理（LLM coding agents）进行软件开发的实践。核心发现是，与AI代理协同工作本质上是一种“创造”过程，而非简单的“编码”。通过数月实践，我总结出一套行之有效的策略，旨在最大化AI代理的效能。

在上下文管理方面，AI代理需要精确且相关的上下文信息。我采用在项目根目录创建`context/`目录，并将项目文档存入`docs/`目录的模式。通过在用户提示中明确指示代理查找并理解这些目录下的文件，确保其获取必要信息。例如，代理被指示读取`README.md`文件以理解文件用途，并利用工具提取相关上下文。为优化效率，我建议预先告知代理上下文文件的内容，并保持其时效性。在处理大型文件时，避免直接读取整个文件，而是利用工具提取关键信息，以防止超出上下文窗口限制。

在项目开发流程中，清晰的设计文档至关重要。我强调要与AI代理协作制定并迭代设计，将其记录在独立文件中，并仅提供与当前任务相关的部分，以节省token。对于复杂任务，我建议使用“深入思考”或“深度分析”等指令，引导代理生成详细的行动计划，并在此基础上不断优化。此外，将大型任务分解为一系列小型、可管理的任务，并使用TODO列表进行跟踪，是保持AI代理专注并有效管理项目进度的关键。最后，我强调了在开发过程中，尤其是进行重大更改或实验时，创建新的Git分支的重要性，以提供安全的回滚机制。

My experience creating software with LLM coding agents - Part 2 (Tips)

My experience creating software with LLM coding agents - Part 2 This post details my experiences creating software with LLM coding agents,…

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