0.3 推荐学习路径

不要一开始就研究所有工具。先建立工作流，再补工具。

第一阶段：网页对话会变成任务

目标：

• 会用 GPT / Claude / Gemini 澄清想法。
• 会把聊天结果整理成 PRD 或任务说明。
• 会判断什么时候网页对话已经不够。

练习：

选一个小需求，让网页模型帮你写：
1. 目标
2. 不做什么
3. 验收标准
4. 风险
5. 需要本地 Agent 阅读的文件

第二阶段：掌握本地 Agent 基础闭环

目标：

• 会让 Codex / Claude Code 先读代码再写代码。
• 会要求它输出计划。
• 会让它运行测试。
• 会看 diff。

最小闭环：

flowchart LR
  A[只读分析] --> B[计划]
  B --> C[人审]
  C --> D[修改]
  D --> E[测试]
  E --> F[diff review]
  F --> G[修复]
  G --> H[记录经验]

第三阶段：建立项目上下文

目标：

• 写出最小 AGENTS.md 或 CLAUDE.md。
• 把项目特有命令、规则、坑点写进去。
• 不把通用废话塞进去。

练习：

让 Agent 分析你的项目，然后生成：
1. 如何启动
2. 如何测试
3. 常见目录
4. 禁止模式
5. 完成标准

第四阶段：引入 MCP 和 skills

目标：

• 接一个只读 MCP，比如文档检索或代码搜索。
• 写一个自己的 skill，把高频流程固化。

推荐顺序：

flowchart TD
  A[文档检索 MCP] --> B[代码搜索 MCP]
  B --> C[bug-fix skill]
  C --> D[review skill]
  D --> E[外部系统 MCP]

第五阶段：建立 Harness

目标：

• 长任务有 prd.md 和 plan.md。
• 多 Agent 有文件边界。
• 验证命令成为默认路径。
• 经验能写回规范和 skills。

达到这一阶段后，你不再只是“会用 AI 写代码”，而是能维护一套 AI 开发系统。