SpaceX 工程师 Lauren Tan 七步法：月发 11000 个 PR、回滚率仅 0.5%
TheTuringPost · x · 2026-11-12
SpaceX 工程师 Lauren Tan 在 AI Engineer Summit 分享让 coding agent 值得信任的 7 条具体做法，她的团队一个月合并了 11,000 个 PR，回滚率约 0.5%：
- 清理 agent 学习的代码库：agent 会复制任何看似既定模式的代码，包括 workaround 和过时决策，先清理
- 把纠错变成可执行的检查：每次纠正 agent 时问能否变成 lint 规则、类型约束、测试或更好的 API，比堆 AGENTS.md 更有效
- 消除可预测的错误机会：团队限制 useEffect 只用于框架内部、强制进程间 import 边界，消灭整类错误
- 给 agent 可靠的运行与检查手段：调试工具、可复用 CLI、从用户视角描述应用的 feature map
- 审查行为证据而非解释：让 agent 产出截图、视频、状态图，fix 的解释易编，看到 fix 生效才有用
- 重金投入验证：运行时验证为主，试验 property-based UI 测试与 TLA+ 模型检查；她的大部分 token 花在验证上
- 闭环可靠后再自动化：现在 agent 会自己跑新版本、找 bug、开修复并自动合并，达到这个信任度花了约 6 个月环境建设
结论：编码闭环产出 slop，自动化只会更快产出更多 slop 且账单更大；先让好代码成为 agent 最容易产出的东西，再扩规模。
所属事件:SpaceX 工程师分享经验：Agent 月合一万一千 PR 回滚率仅 0.5%(3 条相关)→
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