介绍如何让 AI 生成更有价值的测试，把测试预算放在契约、边界、失败路径和稳定业务规则上。

新人接手陌生代码库平均需要 3–6 个月才能 fully productive。AI 结对阅读可以把这个周期压缩到 1–2 周，但前提是方法正确——先建立模块地图，再追调用链，最后输出可复用笔记。本文基于认知负荷理论和多个项目案例，给出一套可复制的 AI 辅助代码库上手流程。

对比本地 CLI 与云端 Agent 在上下文、权限、验证和交付节奏上的差异，帮助团队选择合适工作流。

上下文文件应该是一份项目事实清单，让 Agent 稳定理解目录边界、命令、代码风格和交付标准。

通过计划审查提前发现范围漂移、验证缺口和不必要抽象，减少 AI 编程返工。

从 diff 自检、验证证据、风险说明和回滚思路四个方面检查 AI 生成改动是否适合进入评审。

重构任务最容易被 AI 扩大范围，本文提供边界约束、行为保护和验证策略。

Agent 调用工具后，系统需要记录计划、参数、返回、重试、权限和最终输出，才能定位问题。

梳理 Agentic Coding 的工作流转变：上下文、计划、执行、验证和复盘如何形成可重复交付。

Agent 权限设计要区分读取、建议、草稿、执行和高风险动作，并为每类动作设计确认与审计。