PRINCIPLE 1: The Agent Didn’t Do What I Want（特工没有按我所愿行事）#

这条最重要，也最容易被人忽视。

Andrey 的原话是：“没人确切知道自己想要什么，这在 AI 时代也是如此。”

你和 Agent 之间可能存在沟通障碍，所以需要进行盘问，让 Agent 详细询问你正在建造的东西。

• 😣 很多人抱怨：“AI 给我写的东西不是我想要的！”
• 🤔 真相是：你根本没想清楚自己要什么
• ✅ Andrey 的解法：让 AI 反过来盘问你，逼你把需求说清楚

核心洞察： AI 写代码的失败，80% 不是 AI 的问题，是需求问题。

实战写法：

1
# Principle 1: The Agent Didn't Do What I Want
2
- 遇到任何模糊需求，必须先盘问我
3
- 不要假设我想要什么
4
- 主动追问：
5
  · 我要解决什么问题？
6
  · 输入输出是什么？
7
  · 边界条件是什么？
8
  · 有没有类似参考？
9
- 只有需求清晰后，才能开始写代码

PRINCIPLE 2: Think Before You Code（先思考再编码）#

这条是顶级程序员的”老黄历”，但 90% 的人做不到。

Andrey 的意思：

• 🛑 不要上来就敲代码
• 🧠 先思考：架构、边界、异常、设计
• 📝 写下来：把思路、方案、权衡写清楚
• ✅ 确认方案后再动手

Andrey 的原话：“你看到一个需求，第一反应不应该是打开 IDE，而是拿起纸笔（或者打开文本框）把方案想清楚。”

写代码前先写 200 字的方案，比写完代码再改 200 行，效率高 10 倍。

实战写法：

1
# Principle 2: Think Before You Code
2
- 任何复杂任务开始前，必须输出方案：
3
  · 设计思路
4
  · 关键模块拆分
5
  · 边界条件 / 异常处理
6
  · 性能考量
7
- 方案得到确认后，才能开始写代码
8
- 简单任务可跳过，但默认走流程

PRINCIPLE 3: Simplicity First · 精准修改#

这条是最容易被忽视的”内功”。

很多 AI 写代码的毛病：

• 😤 过度抽象：一个简单功能写出 5 个 class
• 😤 过度设计：硬塞一堆模式、接口、泛型
• 😤 大刀阔斧：让你修一个 bug，它重写整个模块

Andrey 的解法：

• ✅ 能简单就不要复杂
• ✅ 精准修改：只动需要动的地方
• ✅ 不要改无关代码
• ✅ 新功能 ≠ 重构

Andrey 的警告：“AI 最容易犯的错 —— 改一个 bug 顺手重构整个文件。你打开 PR 一看，diff 2000 行，90% 的改动是 AI 顺手干的，reviewer 直接崩溃。”

实战写法：

1
# Principle 3: Simplicity First · 精准修改
2
- 不要过度抽象
3
- 不要顺手重构
4
- 只改需要改的代码
5
- 禁止在修复 bug 时改无关逻辑
6
- 禁止在加新功能时顺手重构
7
- 修改前先看当前代码，不要凭想象改

PRINCIPLE 4: Goal-Driven Execution（目标驱动执行）#

这条是”反 AI 摸鱼”的核武器。

• 🎯 目标要明确、可量化（不是”做好”而是”做到 100% 覆盖”）
• 📋 列验收标准（写之前先说”什么算完成”）
• 🔁 自检 + 反馈循环（每步检查自己是否达标）
• ⛔ 未达标 = 不准停

核心思想：“不是’做到哪算哪’，是’不达到 100% 验收标准不准停’。”

实战写法：

1
# Principle 4: Goal-Driven Execution
2
- 任何任务必须有明确目标 + 验收标准
3
- 没达成的不准收工
4
- 每一步都要自检，不合格的重做
5
- 遇到无法完成的部分：
6
  · 禁止跳过
7
  · 禁止写"待查"
8
  · 必须说明原因 + 给出替代方案