程序员 · 用 AI 重塑日常工作流
不是"偶尔让 AI 帮我"。是把 code review / 调试 / 重构 / commit / PR 描述这些每天都做的事系统化交给 Agent。10 小时学完，每周省 8-15 小时。
你的一周长什么样？
如果你点头超过 3 条 · 这套方案就是给你设计的。
周一
读完上周 5 个 PR 评论 → 抓重点 → 拆 ticket → 估时间。这 90 分钟其实可以让 Agent 先做掉 70%。
周二/三
实际写代码 / 改 bug。每次 commit 时写 message 卡 2-3 分钟 · 每天 10 个 commit = 20-30 分钟纯耗时。
周四
code review 同事 PR · 既要严谨又怕得罪人 · 写评论字斟句酌。这是最被低估的可自动化任务。
周五
写本周 PR 描述 + 周报。"这周做了 6 件事，怎么写得不像流水账"——AI 直接把 git log 转成有结构的总结。
工具栈 · 按使用强度
每天用（必装）
| 工具 | 定位 | 适合 |
|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic 官方 Agent CLI · 默认能力最强 | 有 Claude 订阅 / API key 的工程师 |
| Cursor | VS Code fork · IDE 内 inline Agent | 喜欢 IDE 内交互的人 |
| pi-coding-agent | 开源 · 极简核心 + Extension | 想要可定制 / 不锁定的 |
每周用
| 工具 | 定位 |
|---|---|
| aider | 开源 terminal Agent · 适合熟 git workflow 的人 |
| GitHub Copilot | 补全派 · 写代码时打字辅助 |
| v0 / bolt.new | 从一句话到能跑的 demo · 适合验证想法 |
课程包 · 给程序员的 4 节课
共 10 学时 · 推荐 2-3 周完成 · 学完直接看到生产力变化
DEV · M1筹备中
装上 Agent 工具 · 30 分钟跑通
学完你能：Claude Code + pi-coding-agent 双装 · 第一次让 Agent 真的修改你 repo 的文件 · 配出自己的 AGENTS.md 起点
模块
L1Claude Code 装机 + auth15 min
brew install · OAuth or API key · /login 走通
L2第一次 "改我 repo 的文件"25 min
在真实 repo 让 Agent 加一个 README 段落 · 跑通 read → edit → write 三件套
L3AGENTS.md 最小可用30 min
不超过 30 行 · 告诉 Agent "我用什么 stack / 风格"
L43 个常用 slash command20 min
/test /commit /review · 一行写好就反复用
DEV · M2筹备中
自动化日常 5 件事
学完你能：写测试 / 改 lint / 写 commit msg / 写 PR 描述 / 做第一轮 code review 5 件事全部交给 Agent
模块
L1写测试 / TDD 协作30 min
先写 test 再让 Agent 实现 · 反过来效果差
L2git commit message Agent25 min
看 git diff → 生成 conventional commit · 1 行 hook 搞定
L3PR 描述自动生成25 min
看 commit range → 生成"做了什么/为什么/怎么测"三段结构
L4第一轮 code review40 min
Agent 先看 · 找明显问题 · 标记你需要重点看的地方
L5输出: 个人 5 件套 skill 文件30 min
5 个 .skill / hook 文件 · 自己 dotfiles 跟着走 · 换机器 5 分钟搞定
DEV · M3筹备中
读陌生代码库 · 半小时摸清架构
学完你能：接手新 repo 时让 Agent 30 分钟告诉你"这是什么架构 / 入口在哪 / 核心 5 个文件 / 哪里改最快"
模块
L1repo 整体扫描的 prompt30 min
让 Agent 把 README/Makefile/src 扫一遍 → 给一份 1 页 brief
L2追一个 feature 跨文件路径30 min
问"X 功能从入口到 DB 经过哪些文件" · Agent 画路径
L3"我要改 Y 该动哪几个文件"30 min
从需求到 impact list · 比自己 grep 快 10×
L4实战: 拆解一个开源 repo30 min
拿 pi-coding-agent 当案例 · 1 小时摸清架构
DEV · M4筹备中
团队约定 · 让 Agent 跟你团队风格一致
学完你能：团队的 code review checklist / 命名规范 / "怎么做提交" 全部写成 AGENTS.md + skills · 团队所有人都能用
模块
L1AGENTS.md 团队级模板30 min
不超过 80 行 · 包含 stack / 风格 / 测试要求 / commit 规范
L2guard hook · 危险操作拦截30 min
删 prod 表 / 强推 main 这种操作 · 让 Agent 主动停下来问
L3把团队 skill 包发布到 npm/git30 min
写一个 pi-package 给团队所有人装 · 修改一次大家都更新
L4观测: 团队每周节省工时30 min
用 git log / hook 统计 · 让数据告诉 boss 这投入值不值
学完你会有
- 一份个人 dotfiles（AGENTS.md + 5 个 skill）· 跨机器同步
- 每周节省 8-15 小时（数据可观测）
- 团队级 AGENTS.md 模板 · 可推广到整个 team
- 对 Agent 工具"为什么这样设计"的工程师直觉——后续任何新工具上手都快
想要系统化打基础？
这个应用方案是给"已经懂工程，要会用 AI"的人。如果想从原理建立完整体系，看 工程师完整课程（55 学时）——本应用方案是其中实战部分的浓缩。