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人工智能智能体协作核心原则
“人工智能是副驾驶，主角是你”
人工智能智能体能够放大开发者的思维并替代重复性工作，但最终的决定权和责任始终在于开发者。
何时使用此技能
- 在人工智能智能体会话开始时确认基本原则
- 在开始复杂任务前决定处理方式
- 制定上下文管理策略
- 为提高生产力检查工作流程
- 向团队成员介绍人工智能智能体的使用方法
原则 1：分解并征服 (Divide and Conquer)
核心概念
人工智能在处理小而明确的指令时，表现远优于处理庞大而模糊的任务。
应用方法
| 错误示例 | 正确示例 |
|---|---|
| “帮我做个登录页面” | 1. “创建登录表单用户界面组件” |
| 2. “编写登录应用程序编程接口端点” | |
| 3. “连接认证逻辑” | |
| 4. “编写测试代码” |
实战模式：分步实施
第1步：设计并验证模型/架构
第2步：实现核心逻辑（最小功能）
第3步：连接应用程序编程接口/接口
第4步：编写并执行测试
第5步：集成与重构
验证点
- 每个步骤是否能独立验证？
- 如果失败，是否只需修改该步骤？
- 是否在人工智能可以清晰理解的范围内？
原则 2：上下文如同牛奶 (Context is like Milk)
核心概念
上下文（人工智能的工作记忆）必须始终保持在新鲜且精炼的状态。
- 过时且无关的信息会降低人工智能的性能
- 上下文漂移：混合多个主题时，性能会下降 39%
上下文管理策略
策略 1：单一目的对话
标签页 1：处理认证系统
标签页 2：处理用户界面组件
标签页 3：编写测试代码
标签页 4：处理 DevOps/部署工作
策略 2：使用 HANDOFF.md 技巧
当对话变长时，将状态文档化：
# HANDOFF.md
## 已完成的工作
- 用户认证应用程序编程接口实现完成
- JWT 令牌发放逻辑编写完成
## 当前状态
- 正在处理令牌更新逻辑
## 下一步任务
- 实现刷新令牌
- 添加登出端点
## 注意事项
- 注意与现有会话管理代码的冲突
策略 3：检查上下文状态
- Claude：
/context,/clear - Gemini： 开始新会话
- ChatGPT： 开始新聊天
优化指标
- 活动工具/插件：保持最小化
- 对话长度：如果过长，生成 HANDOFF.md 后开始新会话
原则 3：选择正确的抽象层级
核心概念
根据情况选择合适的抽象层级。
| 模式 | 说明 | 使用时机 |
|---|---|---|
| Vibe Coding | 只看整体结构的高层级 | 快速原型设计、验证想法、一次性项目 |
| Deep Dive | 逐行深入代码的低层级 | 错误修复、安全审查、性能优化、生产代码 |
实战应用
添加新功能时：
1. 高层级： "帮我做个用户个人资料页面" → 掌握整体结构
2. 中层级： "展示个人资料编辑表单的验证逻辑" → 审查特定功能
3. 低层级： "解释这个正则表达式为什么无法通过邮箱验证" → 详细调试
原则 4：实现自动化的自动化 (Automation of Automation)
核心概念
如果同一项工作重复了 3 次以上 → 寻找自动化方法
而自动化过程本身也可以 → 再次自动化
自动化层级演进
| 级别 | 方式 | 示例 |
|---|---|---|
| 1 | 手动复制/粘贴 | ChatGPT → 终端 |
| 2 | 终端集成 | 直接使用 Claude Code, Gemini 命令行界面 |
| 3 | 语音输入 | 语音转录系统 |
| 4 | 重复指令自动化 | 利用项目说明文件 |
| 5 | 工作流程自动化 | 自定义命令/技能 |
| 6 | 判断自动化 | 利用人工智能技能 |
| 7 | 规则强制自动化 | 使用钩子/防护栏 |
识别可自动化目标
- 是否重复执行同一命令超过 3 次？
- 是否重复进行相同的说明？
- 是否经常编写相同模式的代码？
原则 5：计划模式 vs 执行模式
计划模式 (Plan First)
只进行分析，不进行修改。
使用时机：
- 首次进行的复杂任务
- 涉及多个文件的大规模重构
- 架构变更
- 数据库迁移
执行模式 (Just Do It)
使用时机：
- 简单明确的任务
- 实验性原型
- 重复且耗时的任务
- 务必在安全环境（如容器）中使用
推荐比例
- 计划模式：90%（作为默认值使用）
- 执行模式：10%（仅在安全环境中使用）
原则 6：验证与回顾
输出验证方法
- 编写测试代码
"请为这个函数编写测试，需要包含边缘情况。" - 视觉审查
- 通过差异对比查看更改过的文件
- 撤销不期望的更改
- 创建草稿拉取请求
"帮我创建一个草稿拉取请求" - 请求自我验证
"请重新审查刚才生成的代码。 验证所有主张，并在最后用表格整理验证结果。"
验证清单
- 代码是否按预期工作？
- 是否处理了边缘情况？
- 是否存在安全漏洞？
- 测试是否充分？
多智能体工作流应用
按智能体分配角色
| 智能体 | 角色 | 最适合 |
|---|---|---|
| Claude | 协调者 | 制定计划、生成代码、解读技能 |
| Gemini | 分析师 | 大规模分析（100万以上令牌）、研究 |
| Codex | 执行者 | 命令执行、构建、部署 |
编排模式
[计划智能体] 制定计划 → [分析智能体] 分析/研究 → [执行智能体] 编写代码 → [验证] 测试 → [综合] 整理结果
快速参考
六大原则总结
1. 分解征服 → 分割为小而明确的步骤
2. 上下文 → 保持新鲜，进行单一目的对话
3. 抽象层级 → 根据情况选择 Vibe ↔ Deep Dive
4. 自动化 → 重复 3 次即自动化
5. 计划/执行 → 计划 90%，执行 10%
6. 验证/回顾 → 测试、拉取请求、自我验证
核心问题
- 这个任务能否拆分成更小的部分？
- 上下文是否被污染？
- 这是否在正确的抽象层级？
- 是否重复了 3 次以上？
- 是否先制定了计划？
- 结果是否经过验证？
参考资料
📄 原始文档
完整文档（英文）：
https://skills.sh/supercent-io/skills-template/agentic-principles
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