Coding Agentic Workflow路线图
Coding Agentic Workflow 描述了一种以 AI Coding Agent 为核心的人机协同软件开发流程。在这一工作流中,开发者不再以“逐行写代码”为主要工作方式,而是围绕项目目标、上下文与结果进行高层次决策,通过指令(Instruction)与反馈(Feedback)驱动 Coding Agent 在真实项目环境中完成编码、执行、修改与迭代。该流程以项目(Project)为中心,将 代码库、数据库、领域知识与执行环境 作为统一上下文输入给 Coding Agent,使其不再是孤立执行 Prompt 的工具,而是能够理解项目结构与业务背景的协作型工程助手。开发者的角色从“代码实现者”转变为“问题定义者、方案评估者与结果审查者”,重点放在 Idea Evaluation、Discussion 与 Review 上,而非代码细节本身。在循环式的 Vibe Coding 过程中,Coding Agent 结合工具(Tools)、记忆(Memory)和任务管理(Tasks)持续执行和优化方案,开发者通过高频但轻量的指导(Guidance)与结果评估,逐步收敛到可落地、符合工程标准的解决方案。这一工作流代表了面向未来的 Agent-assisted 软件工程范式。
关于Coding Agentic Workflow路线图
Coding Agentic Workflow路线图是一份系统化的技术学习指南,帮助你从零开始掌握等核心技能。本路线图包含23个精心设计的学习节点,预计学习时长约150小时,适合入门水平的学习者。
为什么选择这份路线图?
- 系统化的学习路径,从基础到进阶循序渐进
- 每个知识点都有详细的说明和推荐资源
- 可交互的路线图,直观了解知识点之间的关系
- 完全免费,随时随地开始学习
- 标记学习进度,追踪你的成长轨迹
核心学习内容
本路线图涵盖了等核心技术领域,以下是部分重点学习内容:
Domain Knowledge
领域知识是业务规则与语义:权限、计费、风控、合规与异常口径。Coding Agent 需把这些隐含规则转成可执行约束与校验,否则代码再“对”,也可能在业务层面出错导致验收失败。...
Execute Environment
执行环境决定代码最终如何运行:OS、容器、运行时、依赖版本与配置。Coding Agent 应基于真实环境复现、验证与对齐依赖,避免“本地OK线上挂”,并输出可复现的运行/部署步骤。...
Codebase
代码库是现有系统的真实边界,包含架构、模块划分、规范与历史实现。Coding Agent 需要先理解入口与依赖,再在同一风格下做增量开发或修复,保证改动可维护、可审查。...
Idea
想法是需求或改进的起点,往往抽象且不完整。Coding Agent 应把想法转成可执行方案:目标、成功指标、输入输出、关键路径与风险,并提出可验证的最小实现,便于快速评估。...
Evaluation
评估用于判断是否达标:功能正确、边界覆盖、性能、可维护性与安全合规。Coding Agent 需提供证据(测试、基准、扫描、影响分析),让开发者基于数据决策,而不是凭感觉反复改。...
Discussion
讨论用于把模糊需求澄清成可执行指令:术语对齐、范围确认、优先级与取舍说明。Coding Agent 应主动提关键问题并给备选方案,用示例验证理解,减少返工。...