01 · 问题
智能体能够端到端完成一项任务——阅读代码、修改、运行测试、提交 pull request。但在大多数团队里，它仍然只是“智能自动补全”。
问题不在模型。智能体需要三样通常并不具备的东西：您系统的上下文、能够构建和测试项目的环境，以及对结果的自动验收。
02 · 适用场景
- 开发人员在 IDE 中使用 AI，但不会把完整任务交给它
- 智能体的产出需要大幅重写
- 存在源源不断的常规任务——更新、迁移、测试、CI 报错修复
- 需要弄清哪些任务可以安全地交给智能体
03 · 分析内容
- 任务类型及其是否适合委派
- 代码仓库现状——构建、测试、文档、约定规范
- 智能体如何获取上下文——规则、架构、API、任务
- 运行环境——权限、隔离、密钥访问
- 验收流程——CI、代码评审、责任划分
04 · 工作方式
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步骤 01
任务筛选
选择验收标准清晰、结果可衡量的任务类型。
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步骤 02
夯实基础
在代码仓库中为智能体制定规则、实现可复现的构建、以测试作为完成标准。
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步骤 03
试点
智能体在隔离环境中处理真实任务，每个 pull request 都由人工评审。记录哪些可行、哪些不可行。
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步骤 04
融入流程
任务、智能体、pull request、检查、评审。角色、限制、度量指标。
05 · 交付成果
具体交付内容在诊断之后确定。我不会事先承诺效果数字——它们取决于起点，并作为成果标准写入计划。
- 01适合智能体的任务类型清单及验收标准
- 02关键代码仓库中面向智能体的规则和上下文
- 03配置就绪的从任务到 pull request 的流程
- 04运行环境与安全要求
- 05试点结果——哪些有效、哪些无效及原因