编码 agent 老爱滥用正则?两个 md 文件治好它的机械式解题
Careless_Love_3213 · reddit · 2026-09-23
- 作者长期被编码 agent 的机械式解题方式折磨:该用 LLM 判断的场景硬上正则、写大量断言刚实现逻辑的单元测试、把其他东西全 mock 掉。他把自己的经验提炼成两个 markdown 文件,引导 agent 远离坏习惯。
- LLMBOOST 提供学习循环的总体习惯:检查真实情况、明确表达不确定性、保持方案可理解、用模型自身置信度之外的证据验证结果。
- LLMCURE 补充四种诊断方法:命名风险并选择处理方式;先判断问题类型再选工具;试几个小方案后用证据择优;对可检验的东西做测量,需要判断时寻求独立视角。
- 项目源自同一代码库的多次 agent 运行复盘,作者称明显改善了自己编码 agent 的表现,已打包为 MIT 协议的 npm CLI 工具 llm-cure,可给受支持的编码 agent 安装这些原则,并提供 Claude Code 与 Codex 的可选 Agent Skill。
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