Anti-patterns: things to avoid
文章来源
- 作者: Simon-Willison
- 来自《Agentic Engineering Patterns》指南系列
概述
在 AI 编程（agentic engineering）这个新世界中，存在一些需要避免的反模式行为。
Inflicting unreviewed code on collaborators
这是一个常见且令人深感沮丧的反模式。
核心原则：不要提交你自己没有审查过的代码作为 Pull Request。
如果你打开一个包含数百（或数千）行由 agent 生成的代码的 PR，而你自己没有确保这些代码能正常工作，那么你实际上是将真正的工作推给了其他人。
关键问题
别人自己也可以让 agent 生成代码。那你到底提供了什么价值？
如果你提交代码供审查，你需要确信它已经准备好让其他人花时间去审查。最初的审查是你的责任，而不是你应该外包给别人的事情。
一个好的 AI 编程 Pull Request 应具备的特征
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代码能运行，而且你有信心它能运行。你的任务是交付能运行的代码。
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改动足够小，可以在不给审查者带来过多认知负担的情况下高效审查。几个小 PR 比一个大 PR 更好，而且让 coding agent 帮你处理 Git 操作来拆分代码是很容易的。
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PR 包含额外上下文，帮助解释这个改动。这个改动服务于什么更高层级的目标？链接到相关 issue 或规格说明在这里很有用。
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审查 agent 写的 PR 描述。Agent 会写出看起来很有说服力的 PR 描述，你也需要审查这些内容！指望别人去读你自己都没读过和验证过的文字是不礼貌的。
最佳实践建议
考虑到向别人倾倒未审查代码是多么容易，我建议包含一些形式的证据来表明你已经付出了额外的努力：
- 关于你如何手动测试的笔记
- 对特定实现选择的评论
- 甚至截图和视频展示功能正常工作
这些都能大大证明审查者的时间不会浪费在挖掘细节上。
AI 提取元数据
核心概念
- Agentic Engineering: AI 辅助编程工程模式
- Code Review Anti-pattern: 将未审查代码推给协作者的反模式
- Pull Request Quality: PR 质量标准
相关链接
推荐分类
- 主分类: AI-Agent
- 子分类: coding-agents / agentic-engineering
章节索引
本文是《Agentic Engineering Patterns》指南的一个章节：
- Principles → Anti-patterns: things to avoid（本文）
- Working with coding agents → Testing and QA → Understanding code → Appendix
元数据
- Created: 4th March 2026
- Last modified: 4th March 2026
- Tag counts: ai (1954), llms (1701), coding-agents (190), agentic-engineering (41), code-review (14)