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npx @anthropic-ai/skills install supercent-io/skills-template/agentic-development-principles💡 提示：需要 Node.js 和 NPM
智能体开发原则
“AI 是副驾驶；您是飞行员”
AI 智能体放大开发者的思维并接管重复性工作，但最终的决策权和责任始终在于开发者。
何时使用此技能
- 当开始与 AI 智能体的协作会话时
- 当在开始复杂任务之前决定方法时
- 当建立上下文管理策略时
- 当审查工作流以提高生产力时
- 当指导团队成员如何与 AI 协作时
- 当采用新 AI 工具时应用基本原则时
原则 1：分而治之
核心概念
AI 处理小型、清晰的指令远比处理大型、模糊的任务表现更好。
如何应用
| 错误示例 | 正确示例 |
|---|---|
| “给我构建一个登录页面” | 1. “创建登录表单 UI 组件” |
| 2. “实现登录 API 端点” | |
| 3. “连接认证逻辑” | |
| 4. “编写测试代码” | |
| “优化应用” | 1. “分析性能瓶颈” |
| 2. “优化数据库查询” | |
| 3. “减小前端打包体积” |
实用模式：分阶段实施
步骤 1：设计并验证模型/模式
步骤 2：实现核心逻辑（最小可行功能）
步骤 3：连接 API/接口
步骤 4：编写并运行测试
步骤 5：集成与重构
验证点
- 每个步骤可以独立验证吗？
- 如果失败，能否只修复该步骤？
- 范围是否足够清晰，让 AI 能够理解？
原则 2：上下文如同牛奶
核心概念
上下文（AI 的工作记忆）应始终保持新鲜和紧凑。
- 陈旧和不相关的信息会降低 AI 性能
- 上下文漂移：混合多个主题可使性能降低高达 39%（研究数据）
上下文管理策略
策略 1：单一目标对话
会话 1：处理认证系统
会话 2：处理 UI 组件
会话 3：编写测试代码
会话 4：DevOps/部署工作
- 不要在单个对话中混合多个主题
- 为新主题开始新会话
策略 2：HANDOFF.md 技术
当对话变长时，只总结要点并将其移交给新会话：
# 交接文档.md
## 已完成工作
- ✅ 实现了用户认证 API
- ✅ 实现了 JWT 令牌签发逻辑
## 当前状态
- 正在处理令牌刷新逻辑
## 后续任务
- 实现刷新令牌
- 添加登出端点
## 尝试但失败的事项
- 集成 Redis 会话存储失败（网络问题）
## 注意事项
- 注意与现有会话管理代码的冲突
策略 3：监控上下文状态
- 当对话变长时，要求 AI 总结当前状态
- 如有必要，重置对话并使用 HANDOFF.md 重新开始
策略 4：优化指标
| 指标 | 推荐值 | 操作 |
|---|---|---|
| 对话长度 | 保持在合理水平 | 如果变长，创建交接文档 |
| 主题数量 | 1（单一目标） | 新主题使用新会话 |
| 活动文件 | 仅保留必要的 | 移除不必要的上下文 |
原则 3：选择合适的抽象层级
核心概念
根据情况选择合适的抽象层级。
| 模式 | 描述 | 何时使用 |
|---|---|---|
| 氛围编码 | 高层级（仅看整体结构） | 快速原型、想法验证、一次性项目 |
| 深度钻研 | 低层级（逐行检查） | 错误修复、安全审查、性能优化、生产代码 |
实践中
添加新功能时：
1. 高层级抽象：“创建一个用户资料页面” → 理解整体结构
2. 中层级抽象：“展示资料编辑表单的验证逻辑” → 审查特定功能
3. 低层级抽象：“解释为什么这个正则表达式无法验证邮箱” → 详细调试
抽象层级选择指南
- 原型/概念验证：氛围编码 80%，深度钻研 20%
- 生产代码：氛围编码 30%，深度钻研 70%
- 错误修复：深度钻研 100%
原则 4：自动化的自动化
核心概念
如果重复执行同一任务超过 3 次 → 找到自动化方法
而自动化过程本身 → 也要自动化
自动化层级演进
| 层级 | 方法 | 示例 |
|---|---|---|
| 1 | 手动复制/粘贴 | AI 输出 → 复制到终端 |
| 2 | 终端集成 | 直接使用 AI 工具 |
| 3 | 语音输入 | 语音转录系统 |
| 4 | 自动化重复指令 | 使用项目配置文件 |
| 5 | 工作流自动化 | 自定义命令/脚本 |
| 6 | 自动化决策 | 使用技能 |
| 7 | 自动执行规则 | 使用钩子/护栏 |
检查清单：识别自动化目标
- 是否重复运行同一命令超过 3 次？
- 是否重复解释相同内容？
- 是否经常编写相同的代码模式？
- 是否重复相同的验证程序？
自动化优先级
- 高：每天重复的任务
- 中：每周（或更频繁）重复的任务
- 低：大约每月重复一次的任务
原则 5：平衡谨慎与速度
计划模式
进行分析而不执行；仅在审查/批准后执行
何时使用：
- 首次执行的复杂任务
- 跨多个文件的大型重构
- 架构变更
- 数据库迁移
- 难以回滚的工作
执行模式
AI 直接编辑代码并运行命令
何时使用：
- 简单、清晰的任务
- 使用经过充分验证的模式工作
- 沙盒/容器环境
- 易于回滚的工作
推荐比例
- 计划模式：70-90%（作为默认模式使用）
- 执行模式：10-30%（仅在安全环境中使用）
安全原则
- ⚠️ 仅在隔离环境中自动运行危险命令
- 修改重要数据前始终备份
- 对于不可逆的工作，始终使用计划模式
原则 6：验证与反思
如何验证输出
- 编写测试代码
“为此函数编写测试。也包含边缘情况。” - 视觉审查
- 通过差异对比审查更改的文件
- 撤销意外更改
- 草稿拉取请求/代码审查
“为这些更改创建一个草稿拉取请求” - 要求自我验证
“再次审查你刚刚生成的代码。 验证每一项声明，并在最后以表格形式总结验证结果。”
验证检查清单
- 代码是否按预期工作？
- 是否处理了边缘情况？
- 是否存在任何安全漏洞？
- 测试是否充分？
- 是否存在任何性能问题？
反思问题
- 在此会话中你学到了什么？
- 下次可以做得更好的是什么？
- 是否有可以自动化的重复性任务？
快速参考
六项原则总结
| 原则 | 核心 | 实践 |
|---|---|---|
| 1. 分而治之 | 小型、清晰的单元 | 拆分为可独立验证的步骤 |
| 2. 上下文管理 | 保持新鲜 | 单一目标对话、交接文档 |
| 3. 抽象选择 | 因境而异 | 调整氛围 ↔ 深度钻研 |
| 4. 自动化² | 消除重复 | 重复 3 次后自动化 |
| 5. 计划/执行平衡 | 谨慎优先 | 计划 70-90%，执行 10-30% |
| 6. 验证/反思 | 检查输出 | 测试、审查、自我验证 |
精通法则
“要真正掌握 AI 工具，你需要足够多地使用它们”
在实践中学习是关键——仅凭理论是不够的；你需要在真实项目中体验不同情况。
黄金法则
指示 AI 时：
1. 具体清晰
2. 逐步分解
3. 可验证
最佳实践
应该做（推荐）
- 每次对话专注于一个清晰目标
- 定期清理上下文
- 复杂工作前先计划
- 始终验证输出
- 自动化重复性工作
不应该做（禁止）
- 在单个对话中处理多个不相关任务
- 在臃肿的上下文中继续工作
- 粗心地自动运行危险命令
- 未经验证直接使用 AI 输出
- 不自动化重复执行相同工作
参考资料
📄 原始文档
完整文档（英文）：
https://skills.sh/supercent-io/skills-template/agentic-development-principles
💡 提示：点击上方链接查看 skills.sh 原始英文文档，方便对照翻译。
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