兰 亭 墨 苑

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内容 * (支持 Markdown 格式) # SOLO / Agent 工作流方法论 不是产品说明书，而是**抽象层**。 我会把它叫做： > **「人类提供意图与边界，AI 执行完整工作回路」方法论** --- # 一、先给结论版（5 句话就够） 1. **人不写过程，只写目标与约束** 2. **AI 必须被允许连续工作，而不是被频繁打断** 3. **上下文是第一生产资料** 4. **人类的核心职责是：校准、而不是参与执行** 5. **一切评估以“阶段性成果”而不是“中间步骤”为单位** 如果你只记这五条，就已经超过 80% 的人了。 --- # 二、传统 IDE 工作流 vs SOLO / Agent 工作流 先对比一下，差异会非常清晰。 ## ❶ 传统编程工作流（人主导） ``` 理解需求 → 设计方案 → 拆函数 → 写代码 → 调试 → 修改 → 再调试 ``` **特点：** - 人控制每一步 - IDE 只是编辑器 - AI（如果有）是“智能补全” --- ## ❷ SOLO / Agent 工作流（AI 主导） ``` 人定义目标 & 边界 → AI 规划（Plan） → AI 连续执行 → AI 自检 & 修正 → 人验收 & 校准 ``` **核心变化只有一个：** > **人从“操作者”变成“产品经理 + 评审”** --- # 三、SOLO / Agent 方法论的 4 个核心模块 这套方法论可以被拆成 **4 个稳定模块**，和具体工具无关。 --- ## 模块一：目标建模（Goal Modeling） ### ❌ 错误做法（太像写代码） > “帮我实现一个登录功能” ### ✅ 正确做法（像写 PRD） 你给 AI 的应该是： - ✅ **最终目标** - ✅ **使用场景** - ✅ **成功标准** - ✅ **失败不可接受的情况** ### ✅ 标准模板（非常重要） ``` 目标： - 我要解决什么问题？ 使用场景： - 谁在什么情况下使用？ 约束条件： - 不能改动哪些文件？ - 性能 / 安全 / 兼容性要求？ 验收标准： - 什么情况算完成？ - 有哪些必须通过的检查？ ``` 👉 **这是 Agent 能否“独立工作”的第一道门槛** --- ## 模块二：上下文工程（Context Engineering） 你文中提到的 **“主动管理上下文”**，就是这里。 ### 上下文 ≠ 把代码全丢进去 上下文的层级应该是： 1. **业务背景**（为什么要做） 2. **现有系统结构**（怎么组织） 3. **关键文件 / 模块** 4. **历史决策原因**（为什么当初这么写） ### ✅ 好上下文的特征 - 有取舍（不是全量） - 有因果（不是罗列） - 有优先级 > **Context Not Control** > 本质就是： > **你给 AI 世界观，而不是给它遥控器** --- ## 模块三：连续执行（Autonomous Execution） 这是 SOLO 模式**真正拉开差距**的地方。 ### ❌ 人的直觉会犯的错 - “先别跑太远” - “一步一步来” - “你先别改这么多” 👉 这些都是**人类控制欲残留** ### ✅ Agent 模式的正确姿势 - 明确告诉 AI： - ✅ 你可以自行拆解任务 - ✅ 可以修改多个文件 - ✅ 遇到问题先自查再继续 - 人**不参与中途决策** 你要的是： > **一段完整工作回路，而不是半成品** --- ## 模块四：校准与验收（Calibration） 这是**人类最不可替代的部分**。 ### 人要做的不是： - 看每一行代码 - 跟踪每一步推理 ### 人真正要做的是： 1. **结果是否符合最初目标** 2. **有没有破坏隐含约束** 3. **这个方案是否“长期可维护”** 👉 所以 DiffView、结果对比、总结报告 **比实时盯着 AI 写代码重要得多** --- # 四、一个完整 SOLO / Agent 工作流示例（抽象版） ``` Step 1：写清楚目标 & 约束（5~10 分钟） Step 2：补充关键上下文（系统结构 / 核心文件） Step 3：允许 AI 自主 Plan + 执行 Step 4：只在阶段性成果出现后介入 Step 5：一次性校准，而不是多次打断 ``` 这就是为什么你们“用完回不去”。 因为： > 它把“高频决策”压缩成“低频校准”。 --- # 五、这套方法论的本质一句话 > **SOLO / Agent 工作流不是为了让你更快写代码， > 而是为了让你不再参与那些不需要人类判断的步骤。** 真正的分水岭是： - ❌ 还在“我来写，AI 帮我” - ✅ 已经变成“AI 做，我来验收” --- # 六、最后一句给你（也是你文章的延伸） > **未来的核心能力不是 coding， > 而是把“模糊目标”翻译成“可执行上下文”。** 如果你愿意，下一步我可以： - 把这套方法论 **压成一张流程图** - 或帮你写一个 **「给 AI 的通用工作指令模板」** - 或用 **真实项目（Web / 后端 / 数据）完整跑一遍** 你说一个，我继续。

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