AI编程助手升级：变身代理小队，程序员编码效率提升50%的实战秘籍！

分享如何将AI从"搜索框"转变为"代理小队"(SCCR框架：Spec/Context/Code/Review)，通过明确角色分工，在不牺牲代码质量的前提下替代约一半编码时间。实际应用显示，中等特性开发从7小时缩短至3小时，bug修复从3小时减至1.5小时。作者强调这不是取代工程师，而是让他们专注于设计决策和系统架构，同时提供了简单架构实现和逐步引入方法，帮助开发者适应AI-first的工作方式。

LLand520

417人浏览 · 2025-11-22 11:44:02

LLand520 · 2025-11-22 11:44:02 发布

简介

AI 生成的图片（概念与提示由作者撰写）

有那么一个夜晚，我差点关掉编辑器，开始怀疑自己是否还属于这个行业。

我做了所有“正确”的事。多年经验。整洁的提交。扎实的评审。

然而我眼看着更年轻的开发者交付功能的速度快出一倍，仅仅因为他们自带一种 AI-first 的工作方式，而我还在把 AI 当成更聪明的搜索框。

他们在和 Agents 结对。我在复制—粘贴答案。

那一刻，我决定不再假装这只是个小趋势，而是重塑自己的工作方式。

➡️ 还不是 Medium 会员？你可以用我的朋友链接免费阅读这篇文章

这篇文章讲的是，我如何把 AI 从一个吵闹的聊天窗口变成一支“小型代理小队”，在不破坏代码质量、也不损害作为工程师的自信的前提下，实际替代了我大约一半的编码时间。

替代一半“编码时间”到底意味着什么

先把话说清楚。

我仍然做系统设计。我仍然做权衡。我仍然在 pull request 上签下自己的名字。

改变的是我的时间花在哪里。

在使用 Agents 之前，一个普通的后端（backend）特性开发通常是这样的：

长时间阅读旧代码和注释。
搜索某个行为究竟藏在哪里。
写出第一个“丑陋”的实现。
逐步清理。
补上测试和日志。
修复那些我最初忘掉的情形。

当我终于不再凭感觉、而是实际记录了一周时间后，我意识到一个不舒服的事实：

我的“大量编码时间”并不在思考。而是在搬运信息，小心翼翼、缓慢移动。

这部分，才是我决定要外包出去的。

现在，一天忙下来我依然会累。但这种累来自“设计决策与取舍”，而不是在胶水活里泡上好几个小时。

我如何把 AI 变成一支 Agents 小队

如果你是负责人，你不会把一个完整项目丢给新同事然后消失。你会把工作拆成角色。

我对 AI 做了同样的事。

与其“一个万能助理包打天下”，我把协作拆成四个清晰的角色，我称之为 SCCR（Spec / Context / Code / Review）：

Spec Agent（规格/需求代理）这个代理像一个苛刻的产品经理。它的工作是把我含糊的想法逼问成清晰的行为描述。
Context Agent（上下文代理）这个代理是 codebase 向导。它会搜索文件、读注释，并指出对这个特性真正重要的部分。
Code Agent（代码代理）这个代理像一个积极的初级工程师。在我定义好的边界内，为小而明确的变更写出第一版草稿。
Review Agent（评审代理）这个代理像一个谨慎的同级评审者。它会建议测试、高亮风险点，并指出令人困惑的命名。

这里没有任何一步替代我的责任。这只意味着，我不再亲自完成每一个重复动作。

我变成了那个“分派、决策、纠错”的人。

它第一次把我从麻烦里救出来

这个方案的第一次真正考验，是一个可能悄悄“动到钱”的改动。

我们需要调整一个多年积累、愈发混乱的服务里，失败支付的 retry 行为。

过去，这类任务能把我榨干一整天：

三个不同模块里长时间的代码阅读。
追踪 retry、日志和用户消息到底由谁驱动。
一边写新逻辑，一边祈祷别弄坏什么。
第一次评审之后再补测试与日志。

这种工作，打开第一个文件肩膀就会立刻沉下去。

这一次，我决定相信 SCCR。

先上场的是 Spec Agent。

我把自己对改动的粗略想法写出来，并让它把我当成一个讨厌空话的产品经理来“盘问”。它的问题多少有点刺痛：

到底什么算永久失败、什么算临时失败？
最多允许尝试多少次才放弃？
每次尝试后用户应该看到什么？
之后我们要如何向支持和财务团队解释这个行为？

回答这些问题迫使我直面那些我通常会“写着写着再想”的细节。

等我答完，脑子里的特性已经更扎实了。

接着是 Context Agent。

我把与 payments、retries、notifications 相关的模块指给它。它返回了这些东西：

实际触发支付尝试的主方法。
一个被加上去后就被遗忘的历史 workaround。
写着“不要改动这些调用的顺序”的注释。

读完这份总结，感觉就像有个队友带我绕着 codebase 转了一圈，把所有重要内幕都悄悄告诉了我。

这才把 Code Agent 请进来。

我没有让它重写服务。我让它修改一个具体函数：

加上 backoff 支持。
遵循最大尝试次数的配置。
保持对外签名不变。

它给出的第一稿不完美，但已经非常接近我会写的样子，而且更快。

最后由 Review Agent 过目。

我把修改后的函数和更新的规格交给它，并让它帮我以“偏执评审者”的视角来思考。它指出了：

外部网关返回奇怪状态码时的失败模式。
配置可能被错误设置的情形。
日志不足以在将来定位问题的情况。

我还是自己过了一遍每一行。我还是跑了测试、加了日志，并和另一个同事讨论了这次改动。

但过程变了。

我不再是一个人和 codebase 硬碰硬，而像是在协调一支小而专注的团队在背后托着我。

过去能吞掉一天的活，现在只需要几个小时的高强度投入，且最终结果更“安全”，而不是更冒险。

让这些 Agents 真有用的 Prompts

很多人会问，实际起作用的 prompt 到底长什么样。

下面是我每天在用的范式。

Spec Agent：把粗想法锤成清晰行为

我先把脑子里的东西写下来，然后让代理对我“严格”一点：

“我是一个后端工程师，正在为 [system] 开发一个特性。以下是我当前的描述。你的角色是一个苛刻的产品经理。

指出任何含糊之处。
列出缺失的重要边界情况（edge cases）。
提出直接的问题，直到这个描述变得可测试。

描述： [我的粗略笔记]”

这里的“魔法”不在于具体措辞。而在于给代理“和我争论”的权限，而不是让它点头附和。

Context Agent：替我走一遍 codebase

当规格落地后，我给代理一组文件，并让它“画地图”：

“你是我在这个 codebase 里的向导。我想修改 [behavior]。

从这些文件中： [文件与文件夹列表]

用简单语言解释：

这个行为目前从哪里来，
如果改动它，可能会弄坏什么，
任何我应该留意的警告性注释。”

很多令人难堪的“惊喜”，往往会在这个时刻先暴露，而不是在生产上爆炸。

Code Agent：在“围栏”内起草改动

轮到动代码时，我把“围栏”说得非常清楚：

“你是一名谨慎的高级工程师。只修改我提供的函数。不要引入新的依赖或模式。

目标：[小而具体的行为变更]

给出更新后的函数。
用简单语言解释变化。
建议我应该补充的若干测试。

当前函数： [粘贴代码]”

如果答案让人困惑，我就再问。如果答案不对，我就丢弃。

重点不是服从 Agent。重点是把它当作一个能在几秒内响应的快速协作者。

我一周下来的真实基准

我对“隔夜提速十倍”这种说法保持怀疑。

所以我悄悄记录了自己在一周内用 SCCR 风格协作时的时间开销。

现实大概是这样：

| Work Type                          |Old Hands-OnTime|New Hands-OnTime||---------------------------------- | ----------------- | ----------------- || Mid-Sized Feature Change           |~7 hours          |~3 hours          || Bug Fix That Needed Investigation  |~3 hours          |~1.5 hours        || Increasing Test Coverage           |~5 hours          |~2 hours          || Cleaning Up Logs And Observability |~4 hours          |~1.5 hours        |

这些数字不是实验室里的对照实验。而是来自一个有会议、有干扰、有真实截止期的普通工作周。

也有一些任务里，Agents 并不太管用：

全新设计、连问题本身都尚未明确的时候。
由基础设施不稳定或罕见竞争条件导致的问题。

但在日常后端工作里，规律是反复出现的：

我在键盘上的“手指时间”变少了。我的“思考时间”保住了，甚至更锋利了。

我这套 Agent 方案背后的架构

外面看起来这可能像个巨大而复杂的系统。其实不是。

我想要的是足够简单到我每天都会真的用它。

大致工作示意是这样的：

+-------------------------------+|           Developer           ||             (Me)              |+--------------+----------------+               |               v+-------------------------------+|        SCCR Orchestrator      ||  (routes tasks toeach agent) |+-----+-----------+------------+      |           |                  v           v            +-----------+  +-----------+   | Spec      || Context   |   | Agent     || Agent     |   +-----------+  +-----------+         |           |                  v           v            +-----------+  +-----------+   | Code      || Review    |   | Agent     || Agent     |   +-----------+  +-----------+                  |               v      +-------------------+      |   CI / Test Run   |      +-------------------+

“orchestrator”只是一个很朴素的脚本，做几件事：

接收一个目标（goal）和一个角色（role）。
构造解释该角色的 system message。
注入来自 repo、文档或日志的相关上下文。
把请求发给 language model（LLM）。
返回一个建议的 diff 或摘要。

用 TypeScript 风格的伪代码，大致像这样：

type AgentRole = "spec" | "context" | "code" | "review";interfaceAgentTask {role: AgentRole;goal: string;context: string;}asyncfunctionrunAgent(task: AgentTask): Promise<string> {const system = `You are my ${task.role} agent.You help me ship safe production code.`;const prompt = `${system}\n\nGoal:\n${task.goal}\n\nContext:\n${task.context}`;const result = await llm.complete({ prompt });return result.text;}

你可以用任何你熟悉的语言实现它。结构远比语法重要得多。

我与 AI 的“边界线”画在哪里

有些领域我让 Agents 大胆帮忙。也有些地方，我让它们稳稳坐在副驾。

我不会外包的是：

会影响未来几年 codebase 的最终系统设计决策。
与认证、加密或权限检查相关的安全敏感逻辑。
任何带有法律或合规风险的内容。
构建与团队或利益相关者信任的那类对话。

Agents 可以提想法、指出担忧、给出文档线索。但承担这些决策责任的，不是它们。

把这条边界画清楚带来了一个意外的副作用：我对 AI 的威胁感更小了，对它的支持感更强了。

如何在不打乱现有工作流的前提下尝试

如果整套 SCCR 看上去太大，那就小步开始。

挑出你日常工作里最“耗人”的一块。对很多人来说，那是读遗留代码或写重复性的测试。

只为这个痛点创建一个 Agent：

清晰解释它的角色。
给它正确的上下文。
让它挑战并辅助你，而不是接管你。

持续用上一周。观察它在哪里帮你省力，在哪里让你烦躁。

只有当这一切变得自然，再加第二个角色。

以这种缓慢、谨慎的方式成长系统，你就不会把工作流变成一个会在复杂性下自我坍塌的实验。

你怎么看

2025 年真正可怕的地方，不在于 AI 会写代码。

可怕的是，两位经验几乎一致的开发者，如今会在完全不同的层级上运作——仅仅因为其中一位学会了如何与 Agents 协作，而另一位还停留在复制—粘贴的时代。

纸面上，他们看起来一样。实际中，一位总是被工作淹没，另一位则有足够的喘息空间去思考。

你已经知道自己想成为哪一个人。

如果这段经历有任何一部分引起你的共鸣，我很愿意听听你的想法……

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

在这里插入图片描述