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Xinbao 604e7e68d7 feat(slidev): add day3 course slides and module pages
新增第三天完整课程章节,包含规则体系演进、Token经济学、Commands与Skills、Agent团队、浏览器工具、复盘总结共6个模块页面,补充课程目录跳转
2026-06-13 08:19:10 +08:00

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Raw Blame History

模块 6:Agent 参与度光谱

用户可以按任务风险和信任程度,选择 AI 参与到哪个深度。

纯手工 AI Copilot 辅助 手动触发全托管 Loops 全托管
人自己写 AI 辅助补全和解释 人给目标,AI 执行 AI 自主循环,人审阅
从左到右,Agent 参与度递增,人类需要更强的验收和边界设计。

Plan 模式:先计划,再执行

计划阶段
  • 理解目标
  • 划定范围
  • 列出步骤
  • 标注风险
执行阶段
  • 修改文件
  • 运行检查
  • 汇报 diff
  • 给出验证结果

Plan 模式适合的场景

场景 计划里必须写清
多文件改造 文件范围、模块边界、测试方式
权限相关修改 前端权限、后端权限、审计日志
依赖升级 版本影响、兼容性、回滚方式
生产缺陷修复 根因、最小改动、验证路径

三方智能体:Git 工作流里的 Agent

Cursor BugBot、Codex Connect Review 代表了独立代码审查 Agent 的方向:它们挂在 PR 和代码流转环节上。

PR 审查
CI/CD 检查
发布前验收

自动 Review 的输入输出

输入 输出 验收
PR diff 风险点 有文件和行号
项目 rules 规则命中 能解释触发原因
测试结果 缺口建议 能对应关键路径
历史问题 回归提醒 能指向相似案例

第 3 天交付物

01 规则迁移清单
02 Token 成本与任务匹配表
03 Command / Skill / MCP 决策表
04 Agent 分工表
05 前端浏览器验证清单
06 Plan 与 Review 验收清单

layout: center class: text-center

三天课程闭环

第 1 天
用 TRAE 看懂真实代码库
第 2 天
让 TRAE 按团队规则参与研发
第 3 天
把 TRAE 能力接入 Agent 工作方式

最终能力:读得懂 · 问得准 · 查得实 · 改得稳 · 接得上流程