现在很多人已经接受 AI 可以改代码，但真正让它进入日常工作流的，不是“它会不会写”，而是“它每次写完之后会不会把仓库搞乱”。这也是为什么我觉得 Claude Code 现在最值得实战看的，不只是改文件能力，而是 hooks 和 subagents 这两个更工程化的点。 前者让你在关键节点自动执行检查和清理动作，后者让你把不同类型任务拆给不同角色。…

很多人现在用 AI 写代码，最大的问题不是生成能力不够，而是上下文太假。它知道当前文件，不知道整个仓库；它能改一段代码，不知道这个项目有哪些 issue、PR、分支和协作约束。结果就是：建议看着像对的，落到真实仓库里经常不够用。 这就是 GitHub MCP Server 值得实战试一遍的地方。它不是再给你一个聊天入口，而是把仓库、issue、pu…

如果你最近在做 Agent，最容易踩的坑不是模型不够强，而是流程不受控。一个 agent 会查资料、会调用工具、会写文件，看起来很聪明；但一旦任务稍微变长，系统就会开始出现两个经典问题：一是上下文越跑越乱，二是失败之后你很难知道到底卡在哪一步。 这篇文章不聊空泛概念，直接给一个适合开发者上手的最小实战方向：用 OpenAI Agents SDK 搭…