SOLO / Agent 工作流方法论

不是产品说明书，而是抽象层。

我会把它叫做：

「人类提供意图与边界，AI 执行完整工作回路」方法论

一、先给结论版（5 句话就够）

人不写过程，只写目标与约束
AI 必须被允许连续工作，而不是被频繁打断
上下文是第一生产资料
人类的核心职责是：校准、而不是参与执行
一切评估以“阶段性成果”而不是“中间步骤”为单位

如果你只记这五条，就已经超过 80% 的人了。

二、传统 IDE 工作流 vs SOLO / Agent 工作流

先对比一下，差异会非常清晰。

❶ 传统编程工作流（人主导）

理解需求  
→ 设计方案  
→ 拆函数  
→ 写代码  
→ 调试  
→ 修改  
→ 再调试

特点：

人控制每一步
IDE 只是编辑器
AI（如果有）是“智能补全”

❷ SOLO / Agent 工作流（AI 主导）

人定义目标 & 边界  
→ AI 规划（Plan）  
→ AI 连续执行  
→ AI 自检 & 修正  
→ 人验收 & 校准

核心变化只有一个：

人从“操作者”变成“产品经理 + 评审”

三、SOLO / Agent 方法论的 4 个核心模块

这套方法论可以被拆成 4 个稳定模块，和具体工具无关。

模块一：目标建模（Goal Modeling）

❌ 错误做法（太像写代码）

“帮我实现一个登录功能”

✅ 正确做法（像写 PRD）

你给 AI 的应该是：

✅ 最终目标
✅ 使用场景
✅ 成功标准
✅ 失败不可接受的情况

✅ 标准模板（非常重要）

目标：  
- 我要解决什么问题？  
  
使用场景：  
- 谁在什么情况下使用？  
  
约束条件：  
- 不能改动哪些文件？  
- 性能 / 安全 / 兼容性要求？  
  
验收标准：  
- 什么情况算完成？  
- 有哪些必须通过的检查？

👉 这是 Agent 能否“独立工作”的第一道门槛

模块二：上下文工程（Context Engineering）

你文中提到的 “主动管理上下文”，就是这里。

上下文 ≠ 把代码全丢进去

上下文的层级应该是：

业务背景（为什么要做）
现有系统结构（怎么组织）
关键文件 / 模块
历史决策原因（为什么当初这么写）

✅ 好上下文的特征

有取舍（不是全量）
有因果（不是罗列）
有优先级

Context Not Control
本质就是：
你给 AI 世界观，而不是给它遥控器

模块三：连续执行（Autonomous Execution）

这是 SOLO 模式真正拉开差距的地方。

❌ 人的直觉会犯的错

“先别跑太远”
“一步一步来”
“你先别改这么多”

👉 这些都是人类控制欲残留

✅ Agent 模式的正确姿势

明确告诉 AI：
- ✅ 你可以自行拆解任务
- ✅ 可以修改多个文件
- ✅ 遇到问题先自查再继续
人不参与中途决策

你要的是：

一段完整工作回路，而不是半成品

模块四：校准与验收（Calibration）

这是人类最不可替代的部分。

人要做的不是：

看每一行代码
跟踪每一步推理

人真正要做的是：

结果是否符合最初目标
有没有破坏隐含约束
这个方案是否“长期可维护”

👉 所以 DiffView、结果对比、总结报告
比实时盯着 AI 写代码重要得多

四、一个完整 SOLO / Agent 工作流示例（抽象版）

Step 1：写清楚目标 & 约束（5~10 分钟）  
Step 2：补充关键上下文（系统结构 / 核心文件）  
Step 3：允许 AI 自主 Plan + 执行  
Step 4：只在阶段性成果出现后介入  
Step 5：一次性校准，而不是多次打断

这就是为什么你们“用完回不去”。

因为：

它把“高频决策”压缩成“低频校准”。

五、这套方法论的本质一句话

SOLO / Agent 工作流不是为了让你更快写代码，
而是为了让你不再参与那些不需要人类判断的步骤。

真正的分水岭是：

❌ 还在“我来写，AI 帮我”
✅ 已经变成“AI 做，我来验收”

六、最后一句给你（也是你文章的延伸）

未来的核心能力不是 coding，
而是把“模糊目标”翻译成“可执行上下文”。

如果你愿意，下一步我可以：

把这套方法论 压成一张流程图
或帮你写一个 「给 AI 的通用工作指令模板」
或用 真实项目（Web / 后端 / 数据）完整跑一遍

你说一个，我继续。