/tags/agentic/ Recent content in agentic on Hugo -- gohugo.io en Sun, 26 Apr 2026 15:30:00 +0800 /posts/agentic-workflow-engineering-2026/ Sun, 26 Apr 2026 15:30:00 +0800 /posts/agentic-workflow-engineering-2026/ 背景 最近几个月我翻了几份团队内部和合作方写的「AI 辅助开发流程」文档，也在不同项目里反复用了 Claude Code、Codex CLI、Cursor。到目前为止，一个让我印象比较深的现象是：在我接触到的不少团队里，「AI 辅助」仍然更接近 2024 年常见的"对话框 + 复制粘贴"模式——人手动把 PRD、Tech Design 模板、代码上下文一次次拷进 Prompt 框，AI 输出一段文本，人再贴回 Confluence 或 IDE。 而同期一些更早公开分享这类实践的团队，做法已经不太一样： Anthropic 的公开文章展示了多个团队如何把 Claude Code 用到 code review、排障、代码导航等具体场景里（原文）。 Rakuten 的案例文章给出了一组公开数据：TTM 从 24 个工作日降到 5 天，最长一次连续自主编码 7 小时；这些数字来自其官方案例分享，更适合当作参考样本，而不是直接当成通用基线（原文）。 Bessemer Atlas 对 Shopify 工程负责人的采访提到，Shopify 允许 Claude Code、Copilot、Cursor、Codex、Gemini 等工具并存，并用自建 LLM Proxy 做统一接入与治理；这更像一次访谈里的组织实践样本，而不是完整方法论（原文）。 我理解这两种使用方式之间的差距，未必只在于"AI 用得熟不熟"，更像是软件开发流程的工程化程度——前者很多时候还得靠人脑当编排引擎，后者则开始把一部分编排交给 agent，把一部分规则交给 ArchUnit / Hooks / GitHub App。 这篇文章不打算给一份"最佳实践"。模型能力、工具协议、商业模式都在快速演化（Claude 4.x、MCP、AGENTS.md、Spec Kit 都是 2024 下半年到 2026 年初才逐步稳定的），太早收敛到"标准答案"反而可能束缚团队。我更想做的是：把现实项目里的困惑和当下能看到的公开实践对齐，整理一份自己后续继续学习和落地时会反复回看的方向清单。 后续落地的细节会另起一篇，先把方向理清。 Agentic 与「贴 Prompt」的真实差距 「AI 辅助开发」是一个被严重过载的词。要把后面的讨论建立在共同语境上，先把两种使用模式区分清楚。