Grok Bot 团队 Lauren：一个月向生产环境交付 2500 个 PR

Grok Bot 团队的 Lauren (@poteto) 公开了一套让智能体单月交付 2500 个 PR 到生产环境的工作方法，核心是把工程经验、约束和验证能力沉淀为可复用的运行环境。她从 Cursor 的 Agent 窗口场景切入：PR 进入速度超过人工逐条审查性能回归的能力，过去工程师用 Chrome DevTools、性能 trace 手工排查是吞吐瓶颈。方法分四层：Control Glass 通过 Chrome DevTools Protocol 采集运行时证据，Feature map 把功能交互存入代码库作任务记忆，pstack 把调试与性能经验写成 skills，Dune 用导入依赖图和线程边界约束架构。纠错按由强到弱层级沉淀：代码库与架构、静态分析、规则与 BugBot、技能、人工审查，重复出现的纠正应固化到前两层。演示链路里，外环连接 Slack、Datadog、Sentry、PlanetScale 基于事件触发任务，内环由 Cursor 自动化与 SDK 执行，缺陷报告自动复现后创建 PR。