Agentic Engineering 的一些心得

3 个月前从 Antigravity 入坑 agentic 开发，后来转 claude code + codex ，一点踩过的坑和心得分享。

核心原则

约束优先：剪枝，永远遵守 design → spec → plan → impl 的流程，要求提得越清楚，spec 越详细，后续越不容易上梁不正。
代码为王：源码是给 agent 最好的说明书，不要迷信 JSON 、HTML 那些"代码可视化"，agent 读代码比你强多了，为了让人类懂而把代码压缩成人类可读格式反而会误导 agent 。
仓库管理：Git Repo 就是最好的记忆+上下文库，commit + PR 的设计不但有利于人类团队干活，也能很好地组织 agents 团队。想同步 memory 也是在 repo 根目录建一个 .memory/ 再加上 post-hook 就搞定的事，根本不需要额外的记忆管理。
菜就多练：语言选择（ Python, TS, Golang, Rust ）、架构选择（ Vue 、Flutter ）、部署流（ Docker 、K8S ）、设计规范、迭代原则、工作流（需求 → schema → 接口约定 → 后端 → 前端 → E2E MVP ）、网络排障、命令行指令、外语阅读能力这些“判断”并不能被 AI 取代（但可以让 AI 教你），老老实实学习，不要迷信那些減少信息熵的花拳绣腿。

权威文档只要存一份，並且写记忆和 agent 说要去哪读。一开始我建了文档 repo ，里面把 spec 、plan 、milestone 、schema 、api 全放进去，后来发现字段定义东一块西一块：有的在文档库，有的在代码，有的在项目 repo 自己的 docs/。后来我约定：文档库只放项目全局的 overall spec 和给人类看的东西（例如我让 agent 给我整理 rust 名词对照表，方便我读懂 agent 写 rust 时做了啥」、spec 放项目自己的 docs/superpowers/、schema 定义只认 migration/*.sql ，接口定义只认代码。
cli 之间可以互相呼叫，例如 claude code 主驾可以 call gh 来管 PR 和 merge ，codex 来审代码，supabase db query --linked 来查改数据库，fly 看服务器 log 等。
claude code 有时会不小心创造接口，除了写记忆让它记得复用接口以外，也要自己多留心眼，尤其是项目变大了，有些逻辑要用前端中间件查、有些逻辑要用后端接口时，cc 不一定能猜得准你的意图。
除了 superpowers 和 gstack 等 skill 之外，如果不确定自己的需求怎么实现，可以先和网页 LLM （例如 ChatGPT 、Grok ）讨论，让它生成 prompt 丢给 cc 跑 brainstorming ，会比直接大白话咏唱强。