这是来自《Agentic Engineering in Action智能体工程在行动》一文：
今天米切尔给同行理查德展示了用AI开发Ghostty的独门秘籍，就像教练带着球员复盘比赛录像一样，他们逐行分析了最新提交的代码。想看完整对话？油管有录像，不过精华都在这儿了！
▌代码架构师的掌控之道
我就像建筑工地上的包工头，必须亲自画图纸——哪些代码放哪层、数据怎么流动、状态存在哪儿都得门儿清。然后告诉AI小弟：'照这个模板干活，别给我整幺蛾子！'
要是只说'这儿有个bug修一下'，AI确实能搞定，但绝对是用最粗暴的方式——就像用狼牙棒拍钉子，后期维护准完蛋！
▌把AI当实习生培养
带新人就得画好框框：问题要具体，就像保龄球道两边装上护栏，让他们既能发挥又不会滚沟里去——我对AI也是这个套路。
现在AI就像个愣头青实习生，要是扔个开放性问题让它自由发挥，那画面太美不敢看。所以我都是：'去把这个bug揪出来，查清楚咋回事再回来报告！'
▌和AI组队打配合
其实前三个指令就能顺带整理代码，但那样我就没法同时做测试了。正好让AI当后勤，它整理它的，我抓紧时间疯狂点击测试——结果真逮着个新bug！
最爽的是AI不会催命：当Claude弹出消息说'老板我有发现'，我可以继续忙手头的，等有空了再搭理它。
▌从"能跑"到"优雅"的进化
bug虽然修好了，但代码得像样才行。这时候AI就像专业美发师——重命名变量、调整结构这些洗剪吹服务它最拿手，每次都能做得漂漂亮亮。
不过要让代码达到资深工程师的水平，AI还差点火候。比如后续怎么防bug复发、怎么让团队小伙伴容易看懂——这些它还得再练练。
▌AI的致命短板
遇到Zig语言就歇菜！现在我的办法是让它先用C或Python写解决方案，再自己翻译回Zig——就像让学霸先用普通话讲题，再自己翻译成方言。
设计架构和性能优化也是AI的软肋，它虽然背得出手册上的数据结构，但根本不理解为什么要用这个结构。
▌AI选美大赛
我经常开四个代码副本，让不同AI模型PK同一个任务——目前Claude最靠谱，Gemini就跟话痨似的，简单问题都能写篇论文出来...
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