如何用好Coding Agent

Coding Agent：是一种专门用于编程任务的智能体，它能够在软件开发过程中根据环境中的工具，执行相应的操作，去辅助用户做一些功能，如代码生成、调试、优化等。

人工智能编码能力正在经历三个关键阶段：辅助代码编写：基本自动完成和代码片段生成。对话重构：通过聊天进行交互式代码修改和重构。自主编程：将全部开发任务委托给AI代理。如何用好AI编码Agent呢？自己也在实践，下面是结合自己实战以及看过的资料整理的：

选择合适的的编码Agent

从综合成本、代码安全性、行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、代码注释生成、测试用例生成、SQL生成、代码优化、智能向答等多个维度考虑。

工具背景补充：持续建设代码仓库的AI亲和能力

定时评估：引入的上下文有用，去除有害，无关，矛盾的，提炼压缩。

热更新：保持对代码仓库跟踪，同步关键更新信息WIKI。

自我演进/记忆：记住犯过的错误，强化做的好的，迭代团队协作成功经验。

严选工具：工具和MCP慎重选择，保持最小可用。

能力平移：积累团队模型的测试集，保持能力落盘，随时平移。

编码任务补充：解决当前的任务补充哪些信息

信息补充：任务背景知识补充。例如文档/截图/URL，开源仓库推荐DeepWiKi。

缩小范围：补充已知线索，例如文件路径，文件夹，指令集，检验方式。

标准化：制定团队标准工作流/最佳实践，例如TDD，Plan模式，规范需求文档，Prompt模板， 工具和MCP的使用场景。

记忆更新：当前任务完成后，有哪些经验值得淀。

让Agent理解当前仓库和业务背景

初始化Memory： 让Agent通读当前代码仓库，并创建WIKI， 通过Human In The Loop维护文档。

使用Plan模式：让Agent自查完成任务时的上下文匮乏，多轮提问Human In The Loop补充。

使用Act模式：让Agent跳过询问，根据自己的理解直接执行。

角色扮演

需要熟悉敏捷开发角色分工：不同的任务分配给不同的角色执行。

通过#rule引入不同角色，来执行当前的任务。

构建自己团队最佳实践

定制团队特有技术栈的Rules描述和工具用法MCP or Function Call。

抽象代码仓库团队特有的开发角色（代码仓库级），持续迭代。

建设团队特有的研发阶段的工具链MCP。

还有一些其他技巧比如：时间管理技巧：在吃饭前、在开会前和买菜前把任务交给AI Agent，之后检查。技巧需要实战，只有结合应用场景，如代码生成、代码补全、错误检测与修复、识别代码中的错误并提供修复建议、文档生成、测试用例生成等，才能让自己更加高效。