善用規格與多模型對抗：提升 AI 代理程式開發品質的工作流程

作者詳細分享了自己構建 AI Agent 的工作流程，特別強調了「對抗性審查」的使用不同模型來避免相關盲點，以及回顧的重要性。這是一篇結合實踐經驗、具體步驟和有效方法論的深度分享，完全符合使用者對高品質實作心得的要求。

這篇文章分享了作者在開源專案中建立 AI 代理程式 的有效工作流程。作者發現，提供一份詳細的規格書能顯著提升 AI 代理程式產出程式碼的品質。 • 該流程的核心理念是運用 「對抗性審查」：在設計、測試計畫及程式碼審查階段，刻意使用與執行任務不同的 AI 模型，旨在避免單一模型的相關盲點。 • 完整的步驟涵蓋從 腦力激盪、定義範疇、設計文件，到實作與測試計畫。 • 過程中也強調人類審查、追溯性檢查及即時更新設計文件的重要性。 • > 作者指出：「對抗性審查（步驟 4, 6, 12）總是使用與執行任務的模型不同的模型，以避免相關的盲點。」 • 流程最後以 回顧（Retro） 作為總結，這一步被證實出乎意料地有用，有助於未來的學習與改進。 • 作者也藉此向業界發問，期望了解其他團隊在規模化情境下的實踐與建議。