这个月，我开通了 CC，团队全员用上了 GC，并且也在安排部分队员使用 QWen Coder 和 Kiro。加上本就在用的其他 AI Coding 工具，整个团队和开发过程都在向 AI Native 的路上一路狂奔。
空对空的尝试，没意义。我们是在用这些工具开发实际的项目，既然有投入，我当然要产出。
目前的尝试
vscode-docpilot 插件
我在用 CC 开发 vscode 插件：vscode-docpilot。现已发布，各位可在 VSCode 插件市场搜索并了解。截图如下：
ai coding 效果：
- 90% 以上代码由 ai 小弟完成，由我亲自指挥、亲自测试、亲自 review。
- 我对代码结构满意
- 具有 unit、integration 和 e2e 测试，涵盖主流场景
代码库：https://github.com/DTeam-Top/vscode-docpilot
我写了两篇开发手记来记录其中的体验和经验：
如果想了解如何跟遗留代码打交道，可以看第二篇。虽然这是一个新项目，但是我的习惯是拿到新东西先摆弄一番。所以，整个代码结构并非从一开始就是这样。现在看到的结果是在最初版本之后经过两次大改造而来，从这个角度来讲，已经是遗留代码了。
开始在现有项目上规模化尝试 GC 和 CC 类似 cli 驱动的工具
从新项目上，我们已经知道 ai 小弟属于满腹经纶但随时暴走的类型，那自然不能让它随意发挥，而是让它先干点擅长的事情，比如：review 代码、复现错误之类的。
这里有篇文章记录了我们在现有项目上的一个小小尝试：
其中的 PR 代码已经被 Astro 接受并合并了。
同时，让它基于现有代码生成 refactoring plan 也不错。但是，也请注意：long context 并不是万灵药，它同样会有遗漏和错误。尤其是在代码库里包含：
- 相互矛盾的代码
- 风格迥异的代码
- 意图混乱的代码
故而，你必须仔细 review 它的计划，指出不实之处，让它重新评估。必要时，你还需要亲自参与，指明方向。
记住，现阶段的 AI 小弟相当于拿着机关枪的小孩。
收获的经验
因为是边做边写，不少经验散落于上节中文章中，有兴趣的自行查看。
无独有偶，Flask 和 Jinja2 的开发者在 Agentic Coding Things That Didn’t Work 里写了跟我类似的经验：
- 不盲目自动化
- 虽然写了不少 slash commands，但发现用的并没有那么多。
- 谨慎对待 subagent 之类的事务
究其原因，还是上面说的 AI 可能随时暴走，它现在还不是我肚里的蛔虫，不能完全理解我的意图。
更重要的，软件开发本来就是一个探索过程，而不是一个搬砖的过程。
在写上面的插件时，我是边走边设计，有时候还得改方案来规避技术局限。如此过程，怎么轻易交给他人！
故而，我强烈建议你仔细看看上面的重构实录！当然，看之前，我建议你先自己摆弄一下，否则不会有触动，反而觉得我在吹牛，浪费了你的时间。
撇开前面文章链接里写的各 llm 的能力，就目前来看：Gemini Cli 貌似在写 playwright 测试时表现更好。
需要强调的经验
- 追求一击必中而非无限逼近
- 加强高层信息网的建设可极大方便 ai 了解整体状况。
- 计划讨论和文件交接同样是 ai 工作上下文中的重要一环。
- 宏观规划，小步快跑、测试 + Git 可保平安。
同时，在小弟干活时，不要当甩手掌柜，需要随时了解它的进展和动态，在任何你不满意的地方，请记住随时喝止。这是现场管理的一环！
写在最后
投资 Agentic Coding 就是投资未来，它是让你开发产能倍增最快的手段。但是，驾驭它并非就是动动嘴皮，搞什么“言出法随”。
没有科学有序的方式，只能让你从极端期望到极端失望，要么咒骂 ai，要么怀疑自己。积极拥抱、不断尝试并总结，方能收获最多。
记住：你是要用它来获利的，而不是用它来吹牛逼滴！