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共 6 篇文章
2026年6月18日
Agent 编程最隐蔽的盲区：你出了 loop，谁来替你摸 Tab 键
Agent 写的代码逻辑通、测试也过，用户的手却按不对地方：OpenCode 作者让 agent 处理焦点切换，它选了 f 键，而所有人的手指记得 Tab。agent 生成的是 plausible，不是 right；执行可以外包，品味判断不行。
2026年6月11日
你以为 Agent 在 debug，其实它在猜
Agent 改 bug 来回改不对，缺的不是脑子，是现场。只给源码，它就只能做静态推理，本质是猜。解法不是换更强的模型，是先让程序开口：用日志暴露运行时事实，再动手修。往上一层，把可观测性建进系统，才是让 Agent 自主排查、自动改善的前提。
2026年6月8日
每次跟 agent 聊完，你把最值钱的东西丢了
跟 agent 聊完，代码进了 git，但踩过的坑、方案前提、下次先查什么这类工程判断没有容器，跟着 session 一起关掉了。解法：趁 context 还热让 agent 把非显然结论压成一两百字，丢进可搜索的 decisions 目录，下次 grep 就能调回来。
2026年4月17日
Agentic 工作流里，"等待"被重新定价了
Agent 跑任务时你不得不等，但切出去刷手机会冲走上下文，多 Agent 并行又带来冲突和审查瓶颈。等待期最值钱的东西，是你脑子里还热着的上下文——用来补漏洞、建预期、规划下一步，而不是切出去消遣。
2026年4月11日
不是不用 Spec，是你用错了——别告诉 AI 怎么做，告诉它什么不能做
好的前置文档不是给 AI 画一条路，而是画一个圈：目标在圈心，非目标和约束是边界，验收标准是终点线。圈内让 AI 自由发挥，"非目标"是投入产出比最高的一条，多模型交叉评审能在执行前填坑。
2026年4月2日
假设X成真：你的手艺正在被重新定价
假设 AI Agent 在未来一两年内能独立完成大部分实现类开发工作，工程师该何去何从？向上游走——从"怎么实现"到"该不该做"；向深处走——从"写得快"到"判得准"。你的 X 抗性指标，就是这周工作中有多少是 AI 无法替代的判断。
