AmazingAng/old-coder

解决的问题

解决使用 AI 编码代理时的生产力瓶颈和信任差距。无需人工手动审查每行生成的代码，而是将重点转向通过严格的自动化检查‘关卡’来验证代码行为，使开发者能够基于证据而非手动检查来信任输出结果。

如何工作

该项目提供了一套指导（技能），引导编码代理遵循严格的流程：

1. SPEC：代理创建测试计划和人类批准的预期行为具体示例。
2. RED/GREEN/REFACTOR：代理遵循测试驱动开发（TDD）循环。
3. GAUNTLET：代码经过一系列检查，包括完整测试套件、代码风格检查（linting）、复杂度分析、变更行覆盖率、变异测试、基于属性的测试，以及对密钥或高风险包的安全扫描。
4. EVIDENCE：代理生成包含真实数据和验证结果的最终报告，人类审查该报告而非代码本身。

适用人群

使用 AI 编码代理（如 Claude Code、Cursor、Aider 或 Codex CLI）并希望在不花费大量时间阅读代码的前提下提高 AI 生成代码可靠性的开发者。

亮点

• 基于证据的信任：用可验证的证据报告替代手动代码审查。
• 代理无关性：作为纯 Markdown 指令，适用于任何遵循系统提示或规则的代理。
• 风险分级的投入：关卡检查的严格程度根据任务风险等级动态调整（例如，金融或并发逻辑等高风险任务采用更高标准）。
• 严格的诚实规则：防止代理为通过测试而弱化测试或错误报告结果，未验证的检查必须明确标注。