大部分人的 TDD 其实用错了——AI编程中的三位一体开发模式
许多人在 AI 编程中尝试 TDD 后放弃，原因是开发速度慢、测试用例无意义。作者指出，TDD 应只用于关键步骤，且测试用例需准确校验需求。文章介绍了 TDD - Seam - Tracer Bullet 三位一体开发模式：先识别模块间的 Seam（接缝）作为最佳测试点，以 Tracer Bullet（曳光弹）竖切模式规划完整实现路径，有 Seam 的部分用 TDD，其余用 Agent 默认模式，从而平衡代码质量与开发速度。
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鲍勃大叔：不看AI代码，只设约束
《Clean Code》作者鲍勃大叔表示，为利用AI生产力，他不阅读AI生成的代码，而是通过设置单元测试、QA流程、代码质量指标等严格约束来确保质量。他提出了由多个Agent组成的流水线实践，强调AI时代核心能力从读代码转向写测试和定指标。
个人 Agent 搭建完整合集：从 Vibe Coding 到每天都在用的个人工作系统
这是一篇关于从零搭建个人 AI Agent 的完整指南。作者分享了如何利用 Claude Code 和 Codex 进行 Vibe Coding，从选择基座、编写清晰 Spec、配置 TDD 测试到实现双模型互审的完整流程。文章强调掌握数据主权和通过“偷”设计来迭代系统，适合希望构建专属 AI 工作系统的非专业开发者阅读。
AI Agents 如何遵循资深工程师工作流
Google Chrome 工程总监 Addy Osmani 开源了 agent-skills 仓库，提出 AI Agent 的可靠性源于周围的约束而非模型本身。该框架采用技能、角色和命令的三层架构，包含反合理化表和强制执行钩子，确保 Agent 遵循测试、审查和安全检查等最佳实践。
