作者 Yannick Augenstein 与 Frederik Schubert 在 Flexcompute Engineering《"What Should We Work On Next?"》(页内 datePublished=2026-02-26)写明:约一年用编码 Agent 后,自 2025-11 起约三个月把内部 autodiff 库(图优先、急切追踪、NumPy 集成)几乎全交给 Agent 写到约 8 万行 Python;角色从「逐行审」变成许多会话以「下一步做什么」开场——前提是验证基础设施把质量地板托住。代码未开源,文章交付的是模式而非制品。
痛点驱动工具链:Agent 跳过 mypy/覆盖/文档 → `pre_pr.sh` → `quality.py` → 按 OpenAI harness 思路硬切到 `harness.py` 三档:`loop`(按 diff+依赖图 scoped,约 180s 预算,超时推迟而非假失败)、`mutate`(只突变已执行的变更行,存活突变阻断)、`gate`(全量合并门)。另有禁止新增 `# type: ignore`/`# noqa`、AST 层导入边界、JSON 信封限长以免灌爆 Agent 上下文。突变策略:对变更且被覆盖的行做 AST 级翻转,最多约 12 个突变、跨文件铺开,要求变更行 100% kill,并配合 `require_changed_tests`。
并行用 worktree;早期「七专家子 Agent」因上下文交接差而放弃,改用会话末「写下一阶段提示」的 relay。失败后追问「为何漏过、harness 缺哪条」把 bug 变成检查。源内对 287 commits(约 2025-11-27 至 2026-02-24,harness 切换约 02-16)给出触及测试文件比例约 41%→76% 等统计。本场景据此输出「loop/mutate/gate」提纲。禁止建议为省事关闭突变或测试。