一觉醒来20个PR自己合进了主干，SpaceXAI工程师：我基本不看代码了

同时跑20多个智能体，上个月交付1000多个PR，8月的目标是翻倍。

这位GrokBot工程师拉出GitHub贡献曲线：五个月，3000多个PR。

提PR、跑验证、合进主干，整个链条智能体自己跑完，中间不用她过手。

用她的话说：一觉醒来，20个PR已经躺在主干分支上了。而且翻了一遍，写得还不错。

她也知道，这话听着有点让人怀疑这些代码的质量，紧跟着补了一句：

这么说显得我像个批量制造垃圾代码的人，我保证我不是。

她的做法，是同时跑20多个GrokBot，装在她自己开源的pstack里，配合/loop、/goal和/swarm，让智能体完整地拥有一个任务，自己干，自己验，自己交。

这位工程师叫Lauren Tan。

她是前Cursor工程师，此前待过Meta和Netflix，在Netflix当过两年工程经理，现在负责SpaceXAI的GrokBot。

Lauren Tan在GrokBot团队工作坊上分享。

AI写代码已经不稀奇。

真正让人好奇的，一个人一个月提交1000多个PR，马上就要直奔2000个，而且没把代码库变成一堆垃圾。

她是怎么做到的？

一条曲线，五个月心路

Lauren分享了一张曲线图，她说这不是什么科学图表，是她这五个月的心路。

Lauren Tan分享的信任曲线。纵轴是信任，横轴是能同时开的智能体数量，从1到成千上万。

一年前，几乎没什么人用智能体写代码。

那时候的模式是，你时刻盯着一个智能体，或者几个，眼睛不离屏幕，每一行输出都要看，坐在那儿一句一句提示。

这一切没办法并行，因为你不信它。

你连一个智能体的输出都不信任，怎么可能同时开一百个。

每个用过智能体的人，都尝过信任崩塌的滋味。

有一次她报了个bug，问智能体这功能为什么不工作。

智能体一口咬定，肯定是这儿的问题。她翻开工具调用记录一看，它压根没读那段本该相关的代码。

几次之后，她想明白一件事：智能体在猜，而且它不知道自己在猜。

对这样的下属，你还敢放权吗？

Lauren打了个比方。

你是工程经理，手下带着一队工程师，你不信任他们，那工作模式就只剩一种：整天站在下属背后，盯着他们别把bug捅到线上去。

Lauren在Netflix当过两年工程经理，也当过技术负责人，她发现管人的技巧和管智能体的技巧，重合度高得惊人。

五个月前她刚入职Cursor，第一个月产出很低，代码库完全陌生，什么都看不懂。

五个月后，她把自己从曲线最左端那个点，挪到了10到20这一格。

从盯着一个智能体不敢眨眼，到放手让20个智能体自己合并主干，这中间她做了什么？

给智能体造一双眼睛

这是Lauren干的第一件事，她认为重要的技能不是提示词，而是验证。

她是这样定义验证的：

让智能体真的能把代码跑起来：能抓CPU耗时记录，能抓内存快照，能自己打开iOS模拟器点一遍。用户在你的应用上怎么用，它就怎么走一遍，然后自己测，自己验。

没有这一层，瓶颈就是你自己。

这样的画面，你可能太熟悉了。

你让它改个东西，它写完，你打开本地构建，发现不对，截图，复制控制台报错，粘回去，它慢慢理解，再改一版。

你在这个循环里当「人肉传送带」：一个都忙不过来，还谈什么并行。

所以Lauren进Cursor后，写的第一批技能之一，就叫control glass。

这个技能教智能体自己去调Chrome DevTools协议，自己跑起应用，自己截图、点击、读控制台。

真正关键的是配套的那份文件，叫feature map。

因为技能造好之后她发现，智能体能跑起来应用了，但它不知道这个应用是什么。

有人报「左边栏卡」，有人报「右边的PR标签页不工作」，智能体就在界面里乱撞，翻半天代码也找不到这个功能长在哪儿、怎么点得到。

feature map把这些全写下来：每个功能从用户视角怎么进入，快捷键是什么，甚至连选元素该用哪个属性都列好。

效果立竿见影。

Cursor内部有个Slack频道收用户反馈，质量普遍很差，很多人就丢一张截图，配三个问号。

有了feature map，智能体也能顺着查下去。

Benny值夜班，不给结论，只给证据

然后是Benny。

Benny是她做的一个自动化智能体，在Slack里专门接bug报告。

它跑到云端，开一台自己的电脑，在里面运行Cursor，用同一套control glass技能操作应用，试着把问题复现出来。

有一次，它这样回话：在修复前的提交上复现出来了，修复后消失。附上一条云端运行记录的链接，你想翻就能翻。

它给的不是一句「应该已经修好了」，而是一组能对照的证据。

Lauren说这条信息价值极高，省下的是她原本要和智能体耗上一小时才能搞清楚的事。

Lauren提到的Benny，就是GrokBot的前身。

她做它的初衷，就是让智能体在她睡觉的时候把bug报告修掉。

后来很多人追着问她这东西怎么做的，这些提问长成了今天的GrokBot。

最后，是她怎么验证这些技能本身好不好用。

她的做法有点狠。

她派出一堆子智能体跑评测，给它们的目录起一些看不出来的名字，不让它们知道自己正在被评估。

原因是，智能体能察觉到自己在被测，一旦察觉，行为就会变。

再叫一个不同模型家族的智能体当裁判，交叉复核，防止自评偏袒。分数不满意就用/loop接着刷，一直刷到10分。

验证不能保证智能体写出好代码。但它能保证智能体写出对的代码。

这就是信任的前提。

她把每句评审都变成了红灯

Lauren敢撒手，靠的不是模型变强，是让护栏变硬。

她花了很大的力气在代码库上，其中一部分开源成了pstack，就在Cursor官方插件仓库里。

GrokBot的架构有个内部代号叫Dune。她的形容是，可以理解成给Electron应用的Next.js，专门为智能体书写而设计。

这套架构有多严？

写过React的都知道useEffect是最大的坑之一。在Dune里，useEffect被禁了。用了CI直接报红。

更绝的是，代码注释也被禁了。

理由是她观察下来，99%的情况智能体写的注释都在描述一些跟代码无关的历史片段。

它会写下「Lauren说永远不要这么干」。可她当时的意思只是这个PR很烂，你改一下那部分，根本不是什么全局规则。

她的结论是，智能体对人类的理解没那么好，还特别爱脑补。

所以，凡是它们干不好的事，一律封杀。

再往下是进程隔离。

Electron有渲染线程和主线程，agents window在这块分得不清楚，经常有代码被误拉进渲染线程。

要跑60帧，每帧只有16毫秒预算，一旦混进重计算或者大量IO，画面立刻开始卡。

Dune的做法是直接分出electron main和electron renderer两个目录，CI去检查依赖图，跨目录乱引用直接失败。

把这些串起来，是她的分层模型。

最硬的一层，是代码库架构本身。智能体天然爱抄现成的模式，你把正确的写法做成唯一的写法，它就只会那么写。

然后是CI、lint规则和编译器诊断。这一层能让构建变红，是硬约束。

最软的是rules、skills和代码审查机器人。这层智能体会忘，会漏，不会稳定执行。

她的原话是：

如果你只有规则、机器人、技能和一份代码风格指南，你的代码库变成一堆垃圾只是时间问题。

支撑整套架构的核心哲学，只有一句：最短的路，就是最好的路。

智能体解决问题时永远挑最省事的方式，那就把最省事的方式做成最正确的方式。

这笔账她刚算过：把GrokBot重构到这套架构，用掉了600多个PR。

这600多个PR，还债的成分居多。

GrokBot当初是氛围编程堆出来的原型，速度极快，没人读代码，智能体拿到任务就挑最省事的路走，架构野蛮生长到失控。

她还常开一个玩笑：在AI的垃圾代码之前，先有人类的垃圾代码。

在Meta，几万工程师共用一个巨型仓库，代码质量其实没那么好。

但大厂那套照着「最不熟练的工程师」设计的框架、约定、凭据限制，恰好就是智能体需要的护栏。

过去被嫌弃官僚的东西，现在成了资产。反而是白手起家的新项目，最危险。

那护栏该从哪儿加起？她给出一条判断标准：

当你在代码评审里靠打字告诉别人「这里不能这么写」的时候，这件事本身就是code smell。

正确的动作是问自己：怎么把它变成一条lint规则？变成一次CI失败？或者干脆，让这个问题从根上不可能发生？

你在PR评论里说过三遍的话，就该变成一条会让构建变红的规则。

1000个PR之后，工程师还剩下什么

Lauren用了一个词来形容自己的定位：主厨。

不再自己炒每一道菜，手底下有配菜的，有二厨，有各个灶台。你的活儿变成了设计厨房，安排工位，分派任务。

她说现在GrokBot团队里，产品经理和设计师会直接提交代码。

经常是有人跑来说，这儿有个bug我修好了，你看一下。她点开，确认没问题，盖章。

一个从没写过前端的人，代码能进主干，靠的不是他突然会写了，是那套严格到烦人的架构约束替他兜住了底。

自动合并之后，PR这道流程一点都没少。

所以，这背后不是程序员要失业了，是他们的位置在上移。

被机器接走的，是干活、跟进度、跑测试、盯PR这些事，人的角色移到了定目标、划权限、设验收标准的位置上。

程序员留在牌桌上的筹码，从「我会写代码」变成了「我能判断怎样写代码才算对了」。

参考资料：

https://maven.com/p/e23d9c/how-cursor-turned-ai-agents-into-better-engineers 

https://github.com/cursor/plugins/tree/main/pstack 

本文来自微信公众号 “新智元”（ID：AI_era），作者：ASI启示录，36氪经授权发布。