精选理由
宝玉分享的实操经验：把传统软件工程的代码审查、测试覆盖、灰度发布等方法用到 AI Agent 上，能少写 bug、少修 bug，适合正在用 Agent 写代码的团队。
文章将传统软件工程实践迁移到 AI Agent 开发中，强调需求分析时需给 Agent 充足上下文并反复对齐，系统设计时用 plan 模式拆分里程碑。代码审查建议先让 Agent 审查格式和逻辑，但人需兜底业务逻辑。自动化测试包括单元测试、集成测试和端到端测试，需与 CI 集成自动运行。灰度发布和 CI/CD 机制（如 feature flag、自动回滚）可减少线上不稳定。线上修复目前更现实的是 AI 辅助定位、人确认后再提交，而非全自动闭环。
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文章将传统软件工程实践迁移到 AI Agent 开发中，强调需求分析时需给 Agent 充足上下文并反复对齐，系统设计时用 plan 模式拆分里程碑。代码审查建议先让 Agent 审查格式和逻辑，但人需兜底业务逻辑。自动化测试包括单元测试、集成测试和端到端测试，需与 CI 集成自动运行。灰度发布和 CI/CD 机制（如 feature flag、自动回滚）可减少线上不稳定。线上修复目前更现实的是 AI 辅助定位、人确认后再提交，而非全自动闭环。
这些问题跟传统软件工程一样，你都能在软件工程里面找到答案，只不过执行的主体不再是人，而是人+Agent。 【1】让 Agent 生成的代码能更好地满足需求 1）需求分析 你自己得先搞清楚要做什么，然后让 Agent 搞清楚你要做的是什么。给它充足的上下文，反复确认，否则会南辕北辙，越做错的越远。 Agent 不怕你啰嗦，怕你不说。你觉得显然的东西，对它来说一点都不显然。 2）系统设计 不管多大的功能，都要先设计，设计有几个目的： 对齐需…