AI 编程已经进入了新阶段。
初学者还在忙着写提示词（Prompting），焦急地等待 Agent 运行结束，然后人工审核代码，再接着写下一条提示词。但这只是表面。
专家级玩家已经学会了如何将整个工作流完全自动化。 🤖
在今天的分享中，我将带你深度解析那些顶级专家是如何利用 AI 编程工具打造自动化闭环的。
01 🚀 工欲善其事：我的武器库
我几乎测试了市面上所有的 Agentic Coding 工具，这是我的工作日常。目前，我最常用的两个主力 Agent 是 Cursor 和 Codex。
- Cursor：我的心头好，原因不仅在于它集成了 OpenAI、Anthropic 甚至 Cursor 自研的多种模型，更因为它率先支持了 云端 Agent（Cloud Agents），这对大规模自动化至关重要。
- Codex：它的设计非常精美，交互体验极佳。我最看重的是它的“简洁”——它会运行命令，然后给出 1-2 句极其精简的状态总结。我无法忍受某些 Agent 动辄写出一篇长篇大论来解释它做了什么，我要的就是干脆利落。
此外，Devon 和 Factory 也是非常出色的选择。每个工具都有其优缺点，重点在于你要亲自上手，找到最契合你节奏的那一个。
02 📜 规则定义：给 AI 立规矩
想要 AI 听话，你必须明确告诉它你喜欢什么样的代码风格、Commit 信息怎么写、回复语气是专业还是俏皮。这时你就需要用到 rules、agents.md 或者 clod.md 文件。
在 Cursor 中，你可以直接在设置中定义规则。比如：
- ✅ 响应保持简短，尽量不显示代码片段；
- ✅ 仅使用英文或简体中文回复；
- ✅ 不要 mock 数据（除非是为了测试）；
- ✅ 定义具体的部署流程。
如果你还没开始使用 agents.md，我强烈建议你现在就开始。先从定义 Agent 的“性格”开始，逐步将你的开发习惯固化为它的行为准则。
03 🛠️ 技能（Skills）：自动化的基石
我必须强调：任何你重复做过两次以上的事情，都应该被转化成一个“技能（Skill）”。
不要再去复制粘贴那些冗长的提示词了！你只需要定义好一个 Skill，在对话框里输入 /auto-review，它就会自动按照预设逻辑执行。
这里推荐一个我工作流中的“秘密武器”—— Greptile 🕵️。 每当我开启一个 Pull Request（PR），Greptile 会自动介入审核代码：
- 给出变更总结；
- 给出一个 0 到 5 分的置信度评分（判断合入后是否会产生 Bug）；
- 标注具体问题，甚至直接给出可以修复问题的提示词。
此外，你还可以把公司特定的 Issue 写法、API 秘籍、或是本地测试脚本封装成 Skill。最酷的是，现代 Agent 能够根据上下文自动判断何时调用哪个 Skill。
04 🔄 自动化与循环：顶级专家的必杀技
这是最核心的部分：Automations（自动化） 和 Loops（循环）。
自动化（Automations）
基于触发器的自动运行。比如，我设置了一个 Cursor 自动化：
- 触发器：GitHub 有新的 PR 开启。
- 指令：等待 Greptile 审核完成 ➡️ 自动修复审核中提到的每一个问题 ➡️ 重新提交 PR。 此时，我不需要动一根手指，代码就在后台自动完善了。
循环（Loops） ♾️
Loop 包含三要素：触发、动作、终止目标。它会不断循环运行，直到达成目标。为了方便大家，我专门建立了一个 Loop Library（循环库），完全免费分享。
以下是几个实战案例：
- 文档同步循环：每天凌晨 1 点，Agent 扫描全量代码变更，对比 Readme 或内部文档，发现不符点立即更新并提交 PR。永保文档最新！
- 极速性能循环（Sub 50ms Loop）：Agent 会遍历应用的每个页面和组件。如果加载时间超过 50ms，它就不断优化查询、修改代码，直到所有页面加载全部控制在 50ms 以内。
- 生产错误扫除循环：每晚扫描生产环境日志，发现 Error 立即分析原因、编写修复代码、提交 PR。第二天上班，Bug 已经被 AI 修复好了。
05 ☁️ 云端 vs 本地：效率的博弈
虽然本地 Agent 控制感更强、速度更快，但我正逐渐将工作流转向 Cloud Agents：
- 无限并行：不在本地吃 CPU 和内存。我可以同时开启 10 个、20 个 Agent 在云端并行作业，电脑丝毫不卡 💻。
- 隔离环境：多个 Agent 同时修改一个仓库时，云端隔离环境能有效避免本地冲突。
- 多模态增强：有些工具在云端能自动提供代码变更前后的录屏或截图，让你一眼看清改了什么，而不是通过猜。
06 ⚠️ 一个未解决的难题：合并冲突
当你有几十个 AI Agent 并行工作时，你会遇到 “合并地狱”： Agent A 提交了，触发了 CI 部署；此时 Agent B 也要提交，却发现主干已经变了，必须重新 Rebase、重新跑测试……
这非常挫败。目前最好的策略是 批量提交（Batch Commits），或者像 Cursor 最近宣布的那样：研发一种名为“Git 代替品”的工具，专门应对 Agent 规模化开发的挑战。
总结建议 💡： 利用 AI 实现 100% 的测试覆盖率、100% 的文档实时同步 以及 全自动的日志错误修复。这三者形成的飞轮将彻底改变你的开发效率。
如果你想在这个 AI 编程时代更进一步，别再只是“调戏”AI 了，去构建你的自动化循环吧！✨