本文是 Agent 评测系列的第一篇文章，作者结合业界共识与个人实践，阐述了 Agent 评测的重要性。文章从一次线上问题修复切入，说明传统后端开发流程难以应对 Agent 的概率性输出与执行路径的不确定性。作者给出 Agent 评测的定义：围绕具体任务，按明确标准检查 Agent 执行过程（trace）和结果的方法。核心价值包括：防止越修越坏、判断改动是否真的变好、确认任务稳定性、明确完成标准、指导迭代优先级。文章还提出评测落地的五步流程：整理任务、写清标准、准备一致环境、运行新旧版本对比、持续更新案例，并提醒注意评测集划分、标准本身可能出错等问题。
作者分享入职大厂两个月从事 Agent 开发与后端维护的 AI 编程工作流。介绍了常用 Skill（grill、implement、ponytail、handoff 等）与简短 Prompt（第一性原理、对抗性审查、消融实验、奥卡姆剃刀、高内聚低耦合），指出随着模型能力增强，过重的 Workflow 反而成为噪声，应使用方法论式思维快捷键。同时分享了日常开发流程：grill 需求对齐、沉淀 Spec、任务拆分并行开发、交叉审查；重点讲解如何构建 Agent 友好的端到端测试环境（CLI、MCP、浏览器自动化），以及 Review AI 代码的实践。最后总结当前瓶颈在 Review 速度，Harness 需随模型迭代做减法。
