分类: Agent工程化

agfs的作者dongxu是PingCAP的CTO和Co-founder，他们公司的主要产品为TiDB douxu大佬曾经写过一篇文章：《如何做 AI Agent 喜欢的基础软件》，当时读起来受益匪浅。 本文重新回顾一下这篇文章的核心思想，并学习一下agfs的代码实现。 如何做AI Agent喜欢的

Background：Turn everything into FS+Bash Agent 近期最流行的Agent工作模式当属Claude Code系列莫属——不需要通过代码仓库索引，只需要在一个FileSystem上面组合Linux的各种bash命令，就可以发挥巨大的编程能力，甚至将这种能力迁移到

Boris Cherny的Claude Code使用技巧 并行运行Agent实例（本地命令行运行多个Session + 云端运行多个Session）完成不同的任务。 评价：很多大佬都提到了这一点，通过这种方式确实能很快提高产出，将敏捷上到一个新的高度。然而对于项目和代码经验本身不足的初级工程师来说，

本文探讨了AI编程中“氛围编程”的局限。这种方式仅凭模糊提示快速生成代码，却常导致开发者陷入难以维护的“氛围调试”困境。为此，文章提出“规范驱动开发”（SDD）作为解决方案。 SDD强调在编码前先创建详细、结构化、可执行的规范（Spec），将其作为AI的核心输入和“单一事实来源”。这能将不确定的“概率性抽奖”转变为高质量的“确定性工程”，确保AI生成代码的可靠性与一致性。通过AGENTS.md等工具实践，SDD不仅解决了AI在复杂项目中理解不足的问题，更推动开发者角色从代码生产者，转变为驾驭AI的系统架构师与质量审查者。