给AI编程agent增加产品判断层

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提出在AI coding agent指令中增加产品判断维度（确认删除、无障碍、失败状态、可用性等），比单纯问"能不能做"更要看"是不是好方式"。实验性框架值得参考。

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完整中文译文

AI 编码 Agent 已经非常擅长写代码了。

它们能够构建组件、创建 API、修复 Bug，并根据简短的 Prompt 实现功能。

但我一直在注意到一个问题：

能运行的代码并不总是意味着一个好的产品。

举例来说，如果你对一个 Agent 说：

"给每个项目添加一个删除按钮。"

它从技术层面来说可能完全做到了这一点。

但它是否也会考虑：

这些问题不仅仅是编码问题。它们是产品判断问题。

这促使我在 AudranLab 尝试为 AI 编码 Agent 构建一个可复用的指令层。

不仅是问 Agent "你能构建这个吗？"，还要鼓励它问"这是构建它的好方法吗？"

我希望 Agent 在工作时能够考虑无障碍访问、失败状态、破坏性操作、可用性以及合理的默认值。

这并不会神奇地把 AI 变成产品设计师。

但我认为它提出了一个有趣的问题：

明确的产品原则能否持续提升编码 Agent 生成的软件质量？

这正是我目前正在探索的方向。

我的下一步是在不同的编码任务中测试这种方法，并比较有无额外产品判断层的结果。

如果你对 AI Agent、LLM 可靠性、开发者工具或应用 AI 感兴趣，我会在这里分享更多实验。