确定优先级：什么该交出去？
维护遗留系统的开发者每天都面临选择的十字路口：是解决积压的技术债，还是开发迫在眉睫的新功能？正如一项调查结果显示（IDC, 2024），全球约 72% 的 IT 预算用于维护现有系统，我们的大部分时间也同样被过去的遗产所束缚。
问题在于，并非所有工作都能交给 AI 代理。盲目引入代理反而容易陷入“生产力悖论”，导致修改工作量不降反增。请将工作分为两类：
- 代理委派领域： 编写 DTO、实现工具函数、生成样板代码等远离业务逻辑的简单任务。
- 直接控制领域： 业务策略错综复杂的核心领域、异常控制流。
请按此标准对每周的工作清单进行分类。即使只将简单任务交给代理，也能减轻开发者的倦怠感，并将每周生产力提升 30% 以上。
打造安全实验的沙箱
直接将代理生成的代码合并到生产环境是在赌博。正如 Gartner 分析指出，截至 2025 年，95% 的生成式 AI 试点项目因未能证明财务成果而失败；缺乏统一设计的 AI 引入只会浪费时间。
请分离特定模块，构建安全测试环境：
- 确认测试覆盖率： 如果目标模块的测试覆盖率低于 80%，在使用代理之前，请先编写“特性测试（Characterization Test）”来锁定现有逻辑的行为。
- 隔离的执行环境： 使用 E2B SDK 或 Docker 创建一个与生产网络完全隔离的虚拟沙箱。
- 结果验证： 必须包含“负面测试（Negative Test）”，以确认代理生成的代码如何响应异常输入值。
只要拥有这个沙箱环境，每周至少可以节省 5 小时以上的调试时间。
加快代码评审的技术债提示词（Prompt）
PR 评审是一项耗时的工作。让代理识别技术债可以加快评审流程。此时，传达给代理的提示词应遵循 STCO（System, Task, Context, Output）结构：
- System： 赋予其首席后端架构师的角色。
- Task： 要求分析代码中的技术债并提供重构建议。
- Context： 说明当前项目的约束条件，如 JPA 持久层规范、分布式流量发生历史等。
- Output： 要求以 Markdown 格式输出漏洞和具体的修改代码片段。
在此基础上，使用像 Repomix 这样的工具提取核心接口和结构，而不是输入整个代码库，可以将 Token 使用量减少 70% 以上。
工具终归只是工具。如果不经过手动验证代理结果的“4 阶段检查清单”（确认构建绕过、检查重复代码、追踪内存泄漏、负面测试），系统最终会溃烂。让机器负责打字，但系统的宏观舵手必须握在你的手中。
