让 Agent 帮你完成第一次代码修改
从连接模型、选好工作目录，到描述需求、检查代码差异和运行验证。用一个小任务开始 AI 编程，配合测试与接口设计 Skills，逐步建立自己的工作方式。
适合已有一个项目，想让 Agent 帮忙修问题或做小改动的人。
按这个顺序开始
先让工具能正常工作
在路墨客户端确认模型连接，再选择受支持的 Agent，预览并应用配置。在 Agent 中打开项目副本或已提交的工作目录。
从一个小改动开始
说明要改变的行为、允许修改的范围和完成标准。先改标题、修一个已能复现的问题，不要一开始就让它重写整个项目。
查看结果，再继续
阅读文件差异，运行项目已有的检查或测试；如果没有运行条件，让 Agent 说明未验证项。每完成一个小任务，再提出下一个。
先阅读这个项目，找出首页标题的位置，把标题改为「我的第一个项目」。只修改相关页面，不改依赖和接口。完成后告诉我修改了哪些文件、怎样在本地检查，以及还有什么没有验证。
你应该能看到明确的文件差异和实际验证结果。检查页面是否符合要求，再决定是否保留修改。
教程与常见问题
- 怎样让 AI Agent 完成第一个项目小改动？
先打开项目文件夹，再描述一个边界明确的小改动；多步骤工作可选规划模式，结束后查看变更和验证依据。
- 怎样检查 Agent 做出的代码改动？
先核对补丁文件，再查看本轮实际运行的测试和复核证据；没运行的检查不要当作已通过。
- 第一次使用 AI 客户端，应该从哪里开始？
先安装客户端，再确认一个可用模型连接和 Agent；所有写入配置的步骤先预览再应用。
- 应该安装哪个 AI Agent：桌面版还是命令行版？
常用图形界面选桌面版，终端与脚本工作流选 CLI；是否可管理配置取决于适配器支持。
- 怎样把模型连接应用到 Agent？
模型配置先预览、确认并写入受支持的原生配置；需要重新打开 Agent 才能读取新设置。
- Agent 提示模型连接失败，应该按什么顺序排查？
先确认实际使用的配置文件和模型 ID，再检查 Key、服务商状态、限额和调用记录。
按任务了解相关 Skills
先看用途和准备条件，再决定是否需要。以下是来源阅读说明；社区是否已收录、客户端是否兼容，以各自页面为准。
给 Python 项目补上有效的测试
python-testing-patterns围绕 pytest、测试数据和外部依赖隔离，帮助 Agent 检查正常输入、异常与边界。适合修复问题后补回归测试。
准备、示例与检查方法
- 使用前准备
- 需要可运行的 Python 项目和测试环境。先告诉 Agent 哪些目录允许修改，以及哪些外部服务不能真实调用。
- 示例任务
- 为订单金额计算补上 pytest 测试，覆盖折扣、空订单和无效输入。只修改 tests 目录，不访问真实支付接口，最后运行测试并说明失败原因。
- 怎么检查结果
- 检查测试能否暴露真实错误，而不是只验证当前实现。确认没有调用生产数据库或付费接口，查看实际测试输出。
找到 Python 程序变慢的真正原因
python-performance-optimization先测量耗时和内存，再定位瓶颈。适合脚本运行慢、数据处理耗时或接口性能排查，不承诺固定提速比例。
准备、示例与检查方法
- 使用前准备
- 准备能重复运行的输入、启动命令和性能目标。先在测试环境执行，避免直接对生产服务施压。
- 示例任务
- 这个 CSV 清洗脚本处理十万行很慢。先记录耗时并定位瓶颈，再提出最小修改，保持输出完全一致，用相同输入比较前后结果。
- 怎么检查结果
- 用相同环境和数据重复比较耗时、内存与输出正确性；区分网络波动和代码性能变化。
让 TypeScript 更早发现接口和类型错误
typescript-advanced-types用泛型、条件类型和映射类型表达接口约束。适合维护类型工具、组件参数和 API 客户端，不需要为了复杂而堆叠类型。
准备、示例与检查方法
- 使用前准备
- 提供相关类型定义、调用示例和 TypeScript 版本；保留现有业务行为，明确允许调整的接口。
- 示例任务
- 为这个 API 客户端补齐类型，让不同接口返回对应结果；保留运行时行为，避免使用 any，并给出应通过和应报错的调用示例。
- 怎么检查结果
- 运行项目类型检查，并验证错误用例确实报错。编译期类型不能替代对外部输入的运行时校验。
设计清楚、容易使用的 API 与模块接口
api-and-interface-design先明确输入、输出、错误和兼容约束，再实现接口。适合新建 API、前后端协作和修改已有公共接口。
准备、示例与检查方法
- 使用前准备
- 提供真实调用场景和旧调用方依赖的行为。若已有用户，说明哪些字段和错误格式必须兼容。
- 示例任务
- 为任务列表设计分页接口，列出请求参数、返回结构、错误和边界情况，兼容现有调用方。先给设计与示例，不直接修改服务端。
- 怎么检查结果
- 检查分页、空结果、权限错误和旧调用方兼容性。不能只因为测试通过，就认为改变公共行为没有影响。
在交付前安排一次有重点的代码审查
requesting-code-review针对已完成的功能或重要改动，整理范围和预期行为，让审查集中检查正确性、回归风险与需求覆盖。适合提交或合并前复核。
准备、示例与检查方法
- 使用前准备
- 提供改动范围、基线和当前版本，以及任务要求和已知限制。说明哪些命令已运行和输出结果。
- 示例任务
- 审查这次权限改动：对照需求检查未授权访问、旧调用兼容和错误处理，按严重程度列出可复现的问题并标明文件位置。
- 怎么检查结果
- 审查意见应包含具体证据和影响，不把偏好当缺陷。修复重要问题后重新核对改动范围。
规划并构建可维护的 MCP 服务
mcp-builder围绕用户任务设计清晰的 MCP 工具与资源，并通过示例和检查完善实现。适合把现有 API 或数据源接入 Agent。
准备、示例与检查方法
- 使用前准备
- 说明目标用户、可用 API、认证方式、部署环境和允许访问的数据。提供现有服务或 SDK 的版本信息。
- 示例任务
- 为内部工单 API 设计 MCP 服务，先列出最小工具集、输入输出和错误，再实现只读查询并提供本地检查步骤。
- 怎么检查结果
- 检查工具描述是否明确、参数是否有约束、错误是否可理解，并验证认证和数据边界没有被绕过。
把重复工作流程整理成可复用 Skill
skill-creator先明确 Skill 的触发场景和交付结果，再组织短指令、参考资料和可选脚本。适合把稳定、多步骤的工作方式沉淀下来。
准备、示例与检查方法
- 使用前准备
- 准备真实任务示例、期望输出、工具依赖和不应触发的相邻场景。确定文件和发布位置。
- 示例任务
- 把每周发布说明流程整理为 Skill：先写适用条件、输入、步骤和输出模板，再准备代表性提示，检查流程是否过宽或遗漏边界。
- 怎么检查结果
- 验证触发描述与内容一致，链接资源存在，示例能覆盖核心路径，并避免收录秘密或未经授权的操作。
把一次纠错整理成可验证的工作经验
self-improving-agent从失败、用户纠正或重复问题中提炼候选经验，验证后再决定是否写入长期指导。它不是自动训练模型，也不等于无限记忆。
准备、示例与检查方法
- 使用前准备
- 提供具体错误和证据，限定可写的规则文件。先脱敏，不要把聊天原文、密钥和用户隐私写入经验库。
- 示例任务
- 复盘刚才因目录假设错误导致的失败。先整理一条候选规则和验证方法，不修改长期配置；只有验证有效后才提出应用建议。
- 怎么检查结果
- 区分候选、已验证和已应用。确认经验能在代表性任务中生效，并能撤回；没有可靠新结论时应允许不更新。