【AI Talk】20 好的研发需要什么样的 Coding Agent

今天我们来聊一个话题：好的研发，到底需要什么样的 Coding Agent？随着 DeepSeek 发布 Harness，我觉得是时候认真聊聊了。目前这个赛道上的方案，我大致分成三类。

第一类，以 Codex 为代表。标准的GUI+Vibe Coding，配上各种 Plugin 和操作层。这类方案通常会有一些配套做法，比如 Grill Me——开工之前先让你回答 50 个问题，把能想到的、想不到的边界都尽量考虑清楚。

第二类，是 TUI 和 CLI。终端方案的好处是，可以挂个服务器直接用，不用被本地电脑绑住。毕竟笔记本电脑的问题在于不能随便挪动：现在的任务动不动就跑两三个小时，你总不至于被摁在座位上。可服务器方案的问题在于，很多在图形界面里很简单的事，到了服务器上就变得很麻烦。比如生成一张配图，在服务器上怎么看？装插件？麻烦。本地打开文件管理器就能直接预览。所以这类方案更适合偏后端的工作。那前端能不能用？其实也可以，但来回操作会比较麻烦。视觉模型虽然能看，但品位不行——那能怎么办？还是得人看，才能保证稳定产出。

第三类，像 DeepSeek Harness 这种，一切皆插件、插件就是本体。这个设计有点像《我的世界》《动森》，核心定位更适合不把编程当谋生手段的人，本质上是个玩具。为什么说它是玩具？你改改前端页面、改改展示没问题，但真正核心的部分，你没法建立大沙箱、长程任务的数据闭环，Agent 也很容易过拟合。倒也不是"差生文具多"，但精力确实没花在正经业务上。就像给 VS Code 装一堆插件，每天看 Obsidian 有什么新插件好用，业务却没有往前推进半步。

那么，一个好的程序员，需要什么样的 Coding Agent 呢？

第一，不做大模型研发的程序员，注意力一定要放在业务上。业务是什么？客户需求是什么，他为什么买单，竞争对手在做什么，为什么在客户眼里比你强或比你差，技术怎么去降低成本。从这个角度来说，什么 Agent 用着顺手，用啥即可。

第二，你需要一个智商基本在线的模型。这条斩杀线到底在哪里？我自己的体感是，DeepSeek v4 Flash 和 GPT 5.6 Luna 极高。其他的如 GLM 5.3、Kimi K3、GPT 5.6 Sol 更强，但太贵了，要用在刀刃上。注：旗帜鲜明地不支持 A/。

第三，在工作中不断培养自己的架构思维和规范思维。这是值钱的，因为迭代三个月左右的AI项目，需要非常贵的研发来主导。贵在哪？贵在对架构的把控、对代码整体质量的把控，以及在重构和稳定性之间找平衡。因为最终你要对外提供服务，不可能接受 AI 大改一波、线上又冒出一堆新 bug。当然，这可以靠更完善的单元测试和集成测试来兜底，但本质上，这还是软件工程问题。

所以回到话题本身：其实用什么 Coding Agent 都不重要，远离那些人为设计的“精妙”架构，远离长期记忆，相信我，你现在并不需要它们。