Claude工程师Agent大教程：如何防止被AI养废 - 篮球比分

前Google Cloud AI总监、如今在Claude Code团队任职的Addy Osmani近期发布了一篇文章，直指一个令人不安的现象。

在他看来，那些频繁指挥Agent写代码的开发者，可能已悄然陷入一种认知投降（Cognitive Surrender）的状态。

简单来说，就是AI生成什么，自己就信什么。

代码能顺利运行，测试结果全是绿色，便大手一挥，“通过！”。

可一旦有人追问这段代码为何如此编写，自己却哑口无言。

于是，这位深度参与AI编程工具开发的工程师，给出了一个颇有创意的建议：

让Agent写完代码后，再出几道题来考你。

答不上来？那就先别急着合并代码。（doge）

AI越强大，人类越易被“废掉”

Addy Osmani是什么背景？

他硕士毕业于英国华威大学，曾在Google工作超过14年，参与了Chrome DevTools、Lighthouse等开发者工具项目，如今加入Anthropic，负责Claude Code相关工作。

而且，他是出了名的教程高产大户。

从Claude Code使用技巧，到Agent工作流、代码审查，几乎每隔几天就有新内容发布。

不过这一次，他将关注点放在了一个日益严峻的问题上：

当AI生成的内容越来越可靠，人类还会认真核查吗？

过去写代码，需要自己费劲查资料、琢磨方案、动手调试。

现在呢？

只需一句Prompt，Agent可能几分钟内就能完成任务。

更棘手的是，随着模型能力增强，AI写出的代码也越来越像样。

不仅变量命名规范，逻辑看起来顺畅，测试结果也全是绿色。

于是，大家逐渐习惯了第一次仔细检查，第二次扫两眼，第三次直接点击通过…

久而久之，人类从亲手写代码，变成了给Agent盖章的。

Addy将这种状态称为认知投降（Cognitive Surrender）。

它并非一夜之间出现，而是有一个逐步加深的过程。

起初可能只是“认知卸载”：将具体工作交给AI，但自己仍理解任务，也能判断结果；

接着开始“判断让渡”，AI给出的答案逐渐成为下一步工作的默认依据；

最后就到了“认知投降”：

行了行了，AI说的肯定有道理，那就听它的吧。

至此，连原本应由自己完成的判断，也全部拱手交出。

Addy举了一个非常典型的例子：

假设Agent一口气提交了一个600行代码的PR（拉取请求）。

开发者一看，结构清晰、测试通过，ok放心合并。

殊不知，Agent可能在某个不起眼的地方，悄悄改了事务处理顺序，或者调整了某个边界条件。

这些改动当时不会立刻报错。

但等到系统真正出问题时，开发者才突然发现，自己甚至解释不清这段代码为什么这样运行。

最麻烦的还在后面。

Addy认为，长期这样使用Agent，还会积累出一种新的技术债务——理解债（Comprehension Debt）：

代码写得越来越多，系统功能越来越复杂。

但开发者对代码的理解，却没能同步增长。

于是，等到真正需要修改某个功能时，大家才恍然发现，这座代码大厦虽然盖起来了，却越来越没人摸得清内部结构，只能茫然地面面相觑，令人头疼。

当然，这并不意味着每一行AI生成的代码都要亲自读完。

Addy也提到，Claude Code团队不会要求工程师随时记住整个代码库，他们会在需要修改某一部分时，借助Claude重新理解相关逻辑。

只是这里有一个前提：

你必须得知道自己懂什么，又有哪些地方还没搞懂。

否则，代码写得越快，你的理解债也可能欠得越多。

防沉迷小技巧：让Agent反过来考你

那么问题来了。

Agent现在这么能写，我们究竟该怎样跟上它的速度呢？

Addy在长文中分享了不少自己的实操经验。

其中最有意思的一招，就是让Agent变成考官。

假设Claude刚刚完成了一项大型代码修改。

先别急着点击通过。

我们可以先让它总结这次到底改了哪些地方、为什么这么改，再根据修改内容给我们自己出几道题，并立一条规矩：

只有测验全部答对，代码才能合并。

这样一来，我们就能真正清楚和理解自己究竟批准了什么，避免出现不必要的错误。

除此之外，Addy还分享了几个其他技巧，我也都给大家整理出来了( ￣▽￣)σ。

技巧1：写Prompt之前，自己先动脑列出需求清单

Addy提到，现在的Agent确实太擅长补全需求了。

哪怕我们自己还没想明白要什么，它也能交出一份像模像样的作品。

可问题恰恰出在这里，需求里那些没说清楚的目标、限制和取舍，可能就这么被AI替你决定了。

Addy把这种情况称为“意图债”（Intent Debt）。

所以他建议，下达任务之前，我们最好先用自己的话写一份简短的需求说明。

包括面向谁、想解决什么问题、哪些事情不需要做，以及做到什么程度才算完成。

先想清楚，再让Agent开工。

如果连续调整两轮Prompt仍然得不到想要的结果，那我们就该回头重新梳理需求了，而不是继续往上堆提示词。

技巧2：让Agent主动交代，它背着你做了哪些决定

这一点尤其适合长时间运行的任务。

因为Agent在执行过程中，可能会自行选择默认参数、调整实现范围，甚至在不同需求发生冲突时做出取舍。

这些决定，它未必会主动写进最后的总结里，甚至自然到难以察觉。

所以，比起只问一句“完成了吗”，Addy建议我们不妨继续追问：

你做了哪些我没有明确授权的决定？

哪些地方依赖了自己的假设？

还有什么没验证？

以及，哪些改动可能影响其他功能？

这样一来，大家至少就能看清Agent在执行过程中作出了哪些取舍，再可以根据代码和测试结果逐步核对Agent自己交代的内容了。

技巧3：别光看测试全绿，还得问它没测什么

Addy特别提醒，所谓的绿色测试结果只证明测试覆盖到的条件通过了。

如果边界情况根本没有写进测试，Agent照样可以交出一份看起来很漂亮的报告。

因此，他建议大家仔细查看实际执行了哪些测试、返回了什么结果，再去读AI生成的总结。

对于高风险修改，还可以增加独立检查，让另一个Agent从不同角度寻找问题。

技巧4：Agent可以多开，但重要任务必须要保留原始材料和验证依据

现在估计有不少小伙伴已经开始同时指挥多个Agent了。

一个负责写前端，一个负责改后端，还有一个负责测试。

效率简直是飞速提升。

但与此同时，就像人与人之间的传话会有损耗一样，当多个Agent协作时，一个Agent的总结很容易直接成为下一个Agent的输入；

传着传着，到了最后，整个工作流可能就已经离原始资料越来越远，导致原始信息里那些关键细节可能早就丢了…

Addy因此提醒，重要任务必须要保留原始材料和验证依据。

至于那些已经多到根本审不过来的任务，要么补上自动化检查，要么先减少并行数量。

不然，继续增加Agent数量，只会让待审核的内容越堆越高。

Addy对此给出的判断也相当犀利：

当你生成的内容已经多到无法负责时，你做的就不再是审查，而是在赌它没问题。

技巧5：每周留点时间，让自己回归手写代码

这招听上去甚至有点复古。

都2026年了，Claude工程师居然还劝大家偶尔别用Claude？

但Addy认为，长期不使用的技能确实可能逐渐退化；

偶尔脱离Agent独立完成任务，也能帮助大家随时校准自己当前的真实水平。

所以他建议大家，每周至少安排一次不依赖Agent的独立编码练习。

每个月也可以顺手盘点一下：

自己已经把哪些技能交给了AI？

哪些能力可以放心外包，哪些又必须继续掌握？

这样做还有一个额外好处。

那就是至少还能知道，离开AI后，自己现在究竟还能干些什么。

在文章的最后，Addy还分享了一个极其简单的自测办法，那就是每次向Agent提问前，先写下自己预期会发生什么。

等AI交卷后，再试着找出一件它可能没检查到的事。

这样一来，我们至少就能保证在整个工作中，脑子也跟着转了两下。

Anyway，分享完这些干货后，Addy还留下了一个值得所有AI重度用户认真思考的灵魂拷问：

家人们都说实话啊，要是明天AI集体罢工，你们觉得自己能撑几天不崩溃呢？

嘶…是啊，能撑几天呢？

别人不知道，反正对我这种选择困难症晚期患者来说，多少有点天塌了。（泪目）

毕竟，出个门需要AI帮忙规划行程，找个路得问AI，就连去餐厅吃顿饭，都恨不得先让豆包帮我研究一下菜单，看看哪道菜最值得点。

这么一想想，AI要是真集体罢工了，我可能连今天的午饭吃啥都真的得重新学起咯。（捂脸）

One More Thing

其实吧，最有节目效果的果然还是在最后。

洋洋洒洒地教完大家怎么防止被AI养废后，Addy居然还在文章末尾骄傲地晒出了一张AI检测报告；

Pangram检测结果显示：

人类撰写90%，AI生成10%，AI辅助0%。

哈哈哈哈，合着前面苦口婆心劝大家别把脑子外包给AI，最后自己也没忘了亲自交作业：

放心，这篇劝你们动脑子的文章，我也是真动脑写了！

好好好，真·知行合一。（doge）

参考链接：[1]https://x.com/addyosmani/status/2117512471930167377

本文来自微信公众号“量子位”，作者：文婷，36氪经授权发布。