問題 3 / 5

小專案跟大型複雜專案在設定測試範圍與子代理時,策略上有什麼不同?

AI 根據文章內容回答
專案規模不同,對自動化運算成本與安全的容忍度也完全不同,因此策略應有明確劃分:
  • 小型或單一人力專案:應採用「極簡與輕量驗證」。明確限制模型只有在修改核心商業邏輯或資料庫結構時才跑測試,對於樣式、文字與小修正直接跳過驗證;同時預設「禁用子代理」,避免因為拆分任務而產生額外的上下文整合成本與 API 開銷。
  • 大型或多模組專案:應轉為「條件式授權與獨立分工」。在設定中寫明只有當任務包含「兩個以上無相依性的子模組」時才能啟用子代理平行處理;測試方面則要求進行單元測試與端對端驗證,但依然要限制測試範圍僅限於變更區域,防止模型盲目對整個系統跑完所有歷史測試。
掌握這個原則,就能在小型專案維持極速開發,在大型專案保持穩定品質。

其他問題

Q1 換上新模型後,如果發現 Agent 還是動不動就停下來問問題,該怎麼快速排查到底是被哪一條規則卡住? Q2 整理原本累積了一大堆規則的設定檔時,有沒有推薦的清理順序或步驟,避免一次刪太多反而出錯? Q4 為什麼明明是能力更強的新模型,遇到模糊或重複的指令時,反而比舊模型更容易出現「想太多」或僵住的情況? Q5 Skill 模組化改版之後,未來在管理大量不同任務的 Skill 時,該如何設定觸發條件才不會讓模型混淆?