Daily Productive Sharing 1370 - How Ben Tossell Codes With Agents

One helpful tip per day:)

从非程序员的角度，Ben Tossell 介绍了他是如何使用 AI 编程工具的：

1. 我不读代码本身，但我会非常认真地阅读智能体的输出。在这个过程中，我学到了大量关于代码如何运作、项目如何推进、哪里会失败、哪里会成功的知识。
2. 我只用 CLI。永远用终端，而不是 Web 界面；作为一个通用智能体，终端能力更强，而且我还能看到它是如何工作的。
3. 一开始我通常只是和模型聊几次，把我要做的事情的上下文喂给它；随后我会切换到 spec 模式，开始为我要构建的东西制定计划。
4. 我在本地有一个 repos 文件夹——所有写过代码的项目都在里面；在这个文件夹下有一个 agents.md，明确规定每个新仓库该做什么、不该做什么，如何使用 GitHub、如何提交代码等等。
5. 端到端测试（E2E）是我以前从没真正重视过的东西；但现在，我非常希望所有项目都有端到端测试。
6. 我还会确保在我创建的每一个仓库里都安装 Droid 的 GitHub 应用；这样在部署到 GitHub 时，我一定通过 PR 提交，让 Droid 来做代码审查——我甚至可以 @Droid，用自定义提示让它自己修复问题。
7. 这套方式让我可以直接用手机写代码，在外出时也能添加新功能；再配合我的 Telegram 机器人，即使不在桌前，也能非常轻松地推进事情。
8. 我终于真正理解了“工作流”。于是我让 Droid 帮我创建了斜杠命令流程——这是我第一个真正用起来的斜杠命令；它会运行一系列 bash 命令，并提示模型做一些事情，比如阅读 GitHub diff、检查哪些在 feature flag 后面、哪些没有，以及把内容整理到新功能、Bug 修复等不同板块中。
9. 所以在使用 Supabase、Vercel 和 GitHub 时，我始终使用 CLI，而不是 MCP。
10. 我还自己做了一个 Linear CLI，这样就能查询自己的 issue、在终端里完成所有事情，而不用再切到桌面或 Web 界面。
11. VPS。 我以前只是抽象地知道它是什么——就像一台一直在别处运行的电脑；但直到我真正需要它时，我才意识到自己并不清楚该在上面做什么，而且现在仍然有很多要学。
12. 但现在，我不再认为自己必须从零开始学会写代码才能做这些事；我真正需要学的是：如何与 AI 智能体协作。
13. 一定会有 bug，一定会有问题，我也经常会遇到；而这只是提醒我——这是我知识上的缺口，而不是我当前能力的缺失。
14. 我的角色是识别这些缺口，或者发现它们，然后思考：我该如何确保这种情况不再发生？
15. 模型知道你不知道的一切；你可以一直问它。它就是你那个永远耐心、站在你身后、随时辅导的专家级程序员。
16. 有太多东西可以学了；经常我在 Twitter 上看到别人发的内容，会想：“我完全不知道这是什么，也不知道能用来做什么——但我敢肯定，我可以去玩一玩。”
17. 于是我就一点点建立起对代码世界、工程世界的理解——一个我原本觉得自己“不配进入”的世界，但现在我已经真真正正成为其中一员。
18. 用 no-code，我可以在一小时、几小时、或者一个周末内，把一个宏大的想法做出一个版本；如果没人喜欢、没人愿意付费、它一无是处，那我直接丢掉就好。
19. 一切都快得多：反馈更快、流程更快；你可以在任何时间做任何事，并持续不断地产出东西。
20. 我觉得如今所有非技术背景、却想进入这个世界、想做这些事情的人，都完全可以做到。
21. 你遇到的每一个小卡顿、bug 或问题——都要去质疑它。
22. 归根结底，选一个工具或体系，然后坚持用下去；好好学会它。它们看起来都差不多，运作方式也大同小异。
23. 最终，我对工具真正的需求只有一个问题：它能不能让我用最少的麻烦、最少的时间，走到尽可能远的地方？

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