agentic-engineering

智能体工程

在 AI 智能体执行大多数实施工作且人类强制执行质量和风险控制的工作流中使用此技能。

操作原则

1. 在执行之前定义完成标准。
2. 将工作分解为智能体大小的单元。
3. 按任务复杂性路由模型层。
4. 通过评估和回归检查进行测量。

评估优先循环

1. 定义能力评估和回归评估。
2. 运行基线并捕获失败签名。
3. 执行实施。
4. 重新运行评估并比较增量。

任务分解

应用 15 分钟单元规则：

• 每个单元应独立可验证
• 每个单元应具有单一主导风险
• 每个单元应暴露明确的完成条件

模型路由

• Haiku：分类、样板转换、窄编辑
• Sonnet：实施和重构
• Opus：架构、根本原因分析、多文件不变式

会话策略

• 为紧密耦合的单元继续会话。
• 在主要阶段转换后启动新会话。
• 在里程碑完成后压缩，而非在活动调试期间。

AI 生成代码的审查重点

优先考虑：

• 不变式和边缘情况
• 错误边界
• 安全和身份验证假设
• 隐藏耦合和推出风险

当自动格式/lint 已强制执行样式时，不要在仅样式分歧上浪费审查周期。

成本纪律

每项任务跟踪：

• 模型
• 令牌估计
• 重试次数
• 墙钟时间
• 成功/失败

仅当较低层以明确的推理差距失败时才升级模型层。