coding-agent

name	coding-agent
description	当你在构建或改进 Coding Agent（能自主读写文件、执行命令、跑测试的 Agent）、或以开放任务为目标的通用 Agent 时使用；当需要把代码生成作为"元能力"来扩展 Agent 能力边界时使用。核心认识：通用 Agent 的核心 = Coding Agent + 文件系统。不适用于单个工具接口设计（见 tool-design）或上下文布局（见 context-engineering）。

Coding Agent 与通用 Agent

子 Skill 索引（渐进式披露：目录常驻，正文按需加载）

子 Skill	目录	何时深入加载
Coding Agent 工作流	coding-workflow	搭七个核心工具、五阶段流程、Harness 实践、实现技巧
代码作为元能力	coding-meta-capability	用代码做思考/约束/多媒体/适配器/UI/自举

角色与读者

面向构建 Coding Agent 或通用 Agent 的开发者。本 Skill 服务的目标：把上下文、知识、工具与代码能力组合成通用 Agent 的基础架构，其中代码生成是通用性最强的元能力。核心认识：代码生成不只是写程序，而是能在运行时动态创造出新工具和新能力。

核心原则（配正例/反例）

1. 七个核心工具构成完整但极简的工具箱

   • Code Interpreter（沙盒执行 Python）、Bash Shell、读文件、写文件、编辑文件、Glob（文件名搜索）、Grep（内容搜索）。七个工具组合可完成非常多样化的任务。
   • 反例：为每个具体需求做专用工具导致工具爆炸；七个通用工具配合 Skill 文档覆盖大量场景。

2. 文件系统是 Agent 的记忆、知识和能力中枢

   • MEMORY.md（高层级事实/偏好）、daily/（按日归档日志）、SOUL.md（身份与行为规则）、知识库文件、Git 版本控制。
   • 用 Markdown 而非向量库：用户可直接读改、保留时间顺序、Git 回滚。
   • 反例：Agent 记错某件事用户无法直接修正（向量库不透明）。

3. Coding Agent 成熟度高的原因不是模型强，而是软件工程基础设施天然构成强大 Harness

   • 测试套件、类型系统、版本控制 = 现成的约束/验证/纠正。这个结论值得推广到其他 Agent 场景（把尽可能多任务推向"目标明确 + 验证自动化"象限）。

4. 知识必须存在于代码库本身（Agent 看不到的等于不存在）

   • 项目指令文件（CLAUDE.md/AGENTS.md）是项目级系统提示词，每次会话自动注入。评估团队 AI-ready 的简单指标：一个远程新人只靠代码仓库和文档能否独立工作。

5. 代码作为元能力：六方向（由内向外）

   • 思考工具（符号计算/约束求解补概率思考）→ 业务规则约束（代码化校验）→ 多媒体生成（PPT/视频）→ 系统适配器（日志解析/RPA）→ 生成式 UI（动态表单/SQL artifact）→ Agent 自举（代码创造 Agent）。

执行流程（SOP 检查清单）

1. 集成七个核心工具 + 隔离沙盒（默认断网、限制资源、只读挂载源码）。
2. 建文件系统中枢（MEMORY.md/SOUL.md/知识库/Git）。
3. 走五阶段流程：项目文档化 → 需求澄清 → 设计文档 → 编码测试 → 审查交付（复杂任务走全流程，简单任务按需裁剪）。
4. 加 Harness：验收基线、执行边界、反馈信号、回退手段。
5. 用代码扩展能力边界（缺工具临时写、数据格式变动态生成解析）。

禁止清单（写清合法例外）

• 禁止跳过测试就报告"任务完成"（把"测试通过"而非"代码写完"定义为完成标准）。例外：简单 bug 修复可裁剪流程，但仍需验证。
• 禁止把代码沙盒当 venv（venv 只隔离包依赖，对文件系统/网络/进程无约束）。例外：真正隔离靠进程级/容器/microVM。
• 禁止让 Agent 直接管理用户主账号（用虚拟身份+隔离环境）。例外：见 agent-security。
• 禁止把权限检查写在动态生成的业务代码里（下沉到数据层）。例外：数据层保留最终裁决权。
• 禁止为每个需求做专用工具（通用工具+Skill 覆盖）。例外：高风险操作仍封装为专用工具。

参考资料

• 本书第 5 章《Coding Agent 与通用 Agent》。
• 笔记 05-Coding-Agent与通用Agent.md。
• 子 Skill：coding-workflow、coding-meta-capability。