我半年没写代码，全靠 AI Agent
Six Months of Writing Code Exclusively with Agents
今年二月，我给自己定下规矩：不再亲手写代码。这半年里，我完全依赖 AI Agent 完成开发任务。起初，我用多个 Agent 并行工作，却陷入资源冲突和等待的泥潭。后来，我借助 exe.dev 的虚拟机将 Agent 迁移到云端，并开发了 botd 工具统一管理。尽管 Agent 能自动运行测试、生成截图，甚至互相审查代码，但我发现工具无法判断功能是否真正值得添加。最终我意识到，虽然 AI 能高效产出代码，但决定“是否应该做”的责任，依然在我手中。
工具能告诉我这个改动是否可行，却无法告诉我它是否值得加入系统。
HN 评论区
105- greenowl
我有一段时间完全信奉全 Agent 化路线。绝不手写代码！
撇开工具的“能力”不谈，搞了几个月后我就知道这方向错了。我特别记得在一次大型功能实现中，我的 5 小时窗口（或者不管叫什么）的 token 用光了，结果我自己根本没法继续。这主要是因为我懒（心想反正明天限额重置了再弄！），但同时也让我第一次真切地感觉到技能正在退化/萎缩，这让我很不舒服。
我不认为这种全 Agent 化的路线长期来看能行得通。这简直是终极依赖啊！！不管出于什么原因——服务中断、成本上涨，还是 Agent 的迭代速度最终达到了复杂度的临界点，导致你彻底失去对系统的掌控和理解，以至于 Agent 反而把情况搞得更糟——你真的指望能倒转时钟，重新介入并写出和你当年真正……手写代码时一样高效、一样高质量的代码吗？
- lostnfound8778
> 更大的成本其实是打字。每次我想构建点什么，我脑子里都能看见代码。我只是打字速度跟不上。
事实如此。对我来说，脑子里的构想和手指实际能敲出来的速度之间的差距越大，我感到的压力就越大。有些马拉松式的编码 session 最后以我背部肌肉严重拉伤告终，纯粹是因为太紧张了。
- thisisauserid
而在大语言模型出现之前，他本来会在午休时随手拼凑一个二十行的 bash 脚本加一个 cron 任务，然后花六个月去干别的事情。
- redlewel
大家是怎么读这种带着浓重 AI 腔调的帖子的？我连两句都读不下去。
- mrothroc
这里的几条评论都触及了核心问题：Agent 生成的代码量超过了我们审查的能力。资深工程师以前就时间不够用，而编码 Agent 的高产输出让情况更糟了。而且，这些代码几乎总是写得不错。所以，你面对的是海啸般“还不错”的代码，这会导致审查疲劳，整个过程最终变成一场过场戏。
对我来说，这意味着审查不能只是“我看过一眼”。在我看到代码之前，必须发生两件事：首先，正如其他人提到的，让来自不同模型家族的另一个模型根据明确的标准进行审查。同家族模型会有共享的偏见，所以必须换一家。其次，必须运行一组核心确定性检查（比如 lint，还有单元测试）。无论哪种情况，一旦失败就退回给编码 Agent。
只有做完这些，我才会去管。但我真的不会通读所有内容。如果是那种标准的 CRUD 操作，Agent 做得相当不错，尤其是当它们使用成熟库的时候。我主要关注关键部分，比如权限是如何强制执行的。
这套方法对我很有效，但它留下了一个主要问题未解决：这东西到底值不值得做。Agent 往往有点过于急切，所以我必须在前端花大量功夫，确保产出的东西能带来价值。那些检查门控只能验证产物，无法验证我的意图。
- iamflimflam1
用大语言模型写代码需要自律，而且很难。你得学会怎么做，以及如何从中获得最佳效果。
软件工程已死，软件工程万岁！
- rich_sasha
我对所有这些叙述感到一种非常奇怪的违和感。我在工作中可以通过 Cursor 访问顶级模型。每当我想到“这是个繁琐但定义明确的任务，有清晰的验收标准，只要坚持不懈地迭代就能搞定很多”，我就会想：交给 Claude 吧。
首先，我要花很长时间才能把任务描述清楚。所有这些清晰的验收标准，结果不是让我从脑子里的清晰规格直接写代码，而是让我写大量的散文，试图让它毫无歧义。我简直是在用 English++ 编程。
然后，五次里有一次，它能产出个大概能用的东西。也许不完美，但勉强够用。五次里有两次，它看起来还行，但实际上忽略了 80% 的规格，或者只在注释里敷衍了事。
有时候，可能比 2/5 还少一点，它直接彻底跑偏，产出完全垃圾的东西。开始写一些毫无理由的脚本，加载主脚本的 ast 并 pickle 它，然后序列化成 base64。把一些东西编码成字符串，然后反复检查 ord(string[i]) 来做字符串比较。最终耗尽上下文窗口，发展出大语言模型版的严重痴呆症。
我真的无法把我的经历和那些声称“嘿，电脑，把这个写出来”然后觉得这很值得花时间的人调和起来。
- phildenhoff
很遗憾看到一篇本来不错的文章被 AI 腔调（比如：“但这里有个转折：我之前描述的那个搜索从未发送给 botd。所有历史都在 SQLite 里，所以我让另一个 Agent 去处理，照样拿到了分析结果。工具挂了，数据没丢。”等等例子）给注水了。
Maisem Ali 写道，尽管把代码生产交给了 AI，但他们并没有停止工程实践。我觉得这个观点很有意思，有几个原因，但最重要的是，我不太认同。
首先，我们看到了一个典型的反面教材，说明那样做会如何爆雷。