Playwright MCP 为 Agent 提供浏览器自动化能力,可以导航页面、读取可访问性结构、执行交互并检查真实页面结果。
做网页功能验收、移动端布局检查、交互回归和截图验证时使用。它让“页面应该能用”变成可以实际操作和观察的结果。
个人实践记录 / 2026
不让 Agent 盲目施工,而是共同协商编写开发文档,包括需求分析、设计功能模块、任务拆解、工具配置和验收标准等,走一套 “适合 Agent 的软件工程开发流程”,最终形成一版系统架构清晰、正文内容完整、细节完善的可供 Agent 开发参考又可供人工审查的双向文档。
精选作品
编程
我的 Agent 使用方式
我个人的一些 Agent 使用经验。
全局配置
编码规则参考于 Andrej Karpathy 关于 LLM 编码陷阱的总结,主要解决错误假设、隐藏困惑、缺少权衡、过度复杂等 LLM 编码问题。
面对任务需求,先确认目标、范围和取舍,避免让 Agent 靠猜测推进。
把修改转成测试、类型检查、构建或可观察结果,确认它真的完成了目标。
尊重现有代码和用户改动,不把一次需求变成无关重构。
# AGENTS.md
_用户给你定的铁律,在上下文中时刻遵守和反思!!!_
## 系统认知
**系统:** Windows 11 | **Shell:** PowerShell
- 可选命令行工具 `PowerShell`,`CMD`,`Git Bash`
- Python 3.14、Java 17 已安装
- Git 用户:yking / 3202708371@qq.com
## 编码行为准则,遵守以减少常见 LLM(你) 编码错误
**权衡:** 这些准则偏向谨慎而非速度。对于简单任务,请自行判断。
### 1. 敢质疑,而非一味迎合
**检查用户思路的缺陷,避免哪怕用户思路是错的或者非最优解,LLM(你)有时也会顺着用户的缺陷思路继续做。**
LLM(你)需要:
- 检查用户问题有没有错误前提、逻辑跳跃和信息缺失。
- 不迎合,而是独立判断,区分事实、预测和主观观点。
- 不同意就直接指出并给出依据风险和替代解释,或者更优解。
### 2. 提问题,明需求
**在用户给出编码任务时,不要急于实现,而是问清需求。直至十足把握明确了用户对这个任务的理想实现情况,才开始下一步。**
在你认为已有至少 95 % 的把握,清晰了用户需求之前:
- 不断提问用户任务相关的实现方向和可能,以明确用户理想实现情况。
- 在有多种实现方向时提问用户意愿。
- 问清楚影响较大细节的处理方式。
- 无清晰方向绝不改动一分一毫。
### 3. 先思考,再编码
**不要妄下断言。不要掩饰困惑。坦诚地权衡利弊。**
实施前:
- 请明确陈述你的假设。如有疑问,请提出。
- 如果存在多种解释,请将它们提出来——不要默默地做出选择。
- 如果存在更简单的方法,请提出来。必要时要坚持己见。
- 如果有什么不清楚的地方,停下来。说出让你困惑的地方。然后提问。
### 4. 简洁至上
**用最少的代码解决问题。不写任何推测性代码。**
- 不要超出需求范围的功能。
- 不为一次性代码进行抽象。
- 不要提供任何未要求的“灵活性”或“可配置性”。
- 对于不可能出现的情况,不进行错误处理。
- 如果你写了 200 行,而 50 行就可以写完,那就重写。
- 积极调用成熟的第三方库,而不是自己造轮子。
自问:"资深工程师会认为这过于复杂吗?" 如果是,请简化。
### 5. 精准修改
**只触碰必须改的。只清理你自己造成的混乱。**
编辑现有代码时:
- 不要"改进"相邻的代码、注释或格式。
- 不要重构没有问题的部分。
- 匹配现有代码风格,即使你会采用不同的写法。
- 如果你发现无关的死代码,请指出来——不要删除它。
当你的改动产生了孤立代码/文件时:
- 删除因**你的**改动而变为无用的导入项、变量或函数。
- 除非被要求,否则不要删除已有的无效代码。
检验标准:每一行改动都应直接追溯到用户的需求。
### 6. 目标驱动执行
**定义成功标准。循环迭代直至验证通过。**
将任务转化为可验证的目标:
- "添加验证"→"编写针对无效输入的测试,并确保它们都能通过"
- "修复漏洞"→"编写一个能够重现该漏洞的测试,然后使其通过"
- "重构 X" → "确保重构前后测试均通过"
对于多步骤任务,请简要说明计划:
```
1. [步骤] → 验证: [检查项]
2. [步骤] → 验证: [检查项]
3. [步骤] → 验证: [检查项]
```
明确的成功标准能让你独立循环迭代。而模糊的标准(“只要能行就行”)则需要不断澄清。
**这些准则有效的标志是:** diff 中不必要的改动减少、因过度复杂而导致的重写减少、澄清性问题在实现之前提出而非在犯错之后才问。
## Python 项目开发规范
### 虚拟环境
每个 Python 项目应使用独立的虚拟环境(`venv`、`virtualenv` 或 `conda`),避免全局安装依赖。
**Why:** 防止项目间依赖冲突,保证环境可复现,便于依赖管理和团队协作。
**How to apply:** 明确项目全部依赖后初始化虚拟环境,激活并安装依赖。可通过 requirements.txt 或 pyproject.toml 管理依赖版本。
## 错误回收
**错误回收:**因你理解偏差产生的所有错误操作(文件内容/位置/操作本身等任何错误)必须立即收回/撤销/修正,以消除对后续的影响。
## 临时文件及时清理
对于像测试产生的文件,临时测试使用的文件等此类定义的临时文件,在项目完成时需要清理。但清理前,需要询问。
## 代码优化、bug修复等,需要注释时,注释的动作
**注释写新不写旧。解释"新的代码用法",不叙述"怎么改的"。写注释前自问:"一个不了解这段代码的人,需要知道什么来读懂代码?" 这才是需要注释的内容。**
- 注释用来帮助理解代码,而不记录修改历史或纠错过程。不写如:“删除 formulaToDb 函数(原本未使用,Bug 修复后已添加调用)”此类无用注释,上述类型的语句只适合放在会话的审查总结中!!!
## emoji的使用范围
**重要,emoji误用可导致编码错误**
在生成内容时注意:
- 仅在 Markdown 和纯文本文件(.md、.txt、.rst)中允许使用 emoji,源代码文件(.py、.js、.ts、.json、.yaml、.xml 等)中禁止使用。
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智能体(你)可以在对话中不断丰富这个文件(要求内容是可复用的行为规则)。如若在对话中发现有符合要求的内容,可向用户提出新增请求!我的 Agent 使用方式
先确认目标、边界和验收标准,避免在错误方向上加速。
把需求拆成任务、依赖和预期结果,为 Agent 提供清晰上下文。
按任务调用合适的模型、工具与子 Agent,过程中通过工作流约束校准方向。
自动化测试与人工测试双管齐下,检查代码、功能,保留证据,再继续迭代。
不让 Agent 盲目施工,而是共同协商编写开发文档,包括需求分析、设计功能模块、任务拆解、工具配置和验收标准等,走一套 “适合 Agent 的软件工程开发流程”,最终形成一版系统架构清晰、正文内容完整、细节完善的可供 Agent 开发参考又可供人工审查的双向文档。
我使用的插件工具
GitNexus 把代码库索引成知识图谱,再通过 CLI 和 MCP 把调用关系、依赖链、执行流程与变更影响交给 Agent。
它解决的不是“帮我写一段代码”,而是“这段代码和整个项目有什么关系”。在陌生代码库、调试问题和准备修改之前,我会先用它补齐上下文。
从命令行分析、刷新和检查索引
把代码关系提供给 Agent 查询
依赖、调用链和执行流程视图
可视化关系图谱
我通常要求 Agent 把 GitNexus 放在“理解和修改之间”:先建立索引,再查询上下文;真正准备改动时做影响分析,完成后检查变更范围。
先运行 analyze,让项目结构、符号关系和执行流程进入可查询状态。
用 exploring、query 和 context 找到相关流程、调用者与被调用者。
修改函数或模块前先看 upstream 依赖,判断直接调用者和风险范围。
完成修改后运行 detect_changes,确认影响范围没有偏离预期。
Superpowers 是一套面向编码 Agent 的完整软件开发方法论,由一组可以组合的技能和初始指令组成。
它不会看到需求就直接写代码,而是先澄清目标、确认设计,再形成实施计划,并让 Agent 按计划逐项完成、测试和审查。
查看 Superpowers 仓库Agent 会根据当前任务自动选择相关技能,不需要额外切换流程。
关键工作流被视为必须执行的过程,而不是可忽略的建议。
复杂计划可以按任务交给新的执行者,再对每一步成果进行检查。
实现、测试和评审交替进行,问题在进入下一阶段前被处理。
基础工作流
从想法澄清到开发分支收尾,每一步都有明确产物和进入下一阶段的检查点。
通过问题打磨想法、探索替代方案,分段确认设计并保存设计文档。
设计批准后创建独立分支和工作区,完成项目初始化并确认测试基线。
将工作拆成小块任务,为每项任务写明文件路径、代码和验证步骤。
每个任务可由新的子代理实现并审查,也可在当前会话中按计划依次完成。
遵循 RED-GREEN-REFACTOR,先看到测试失败,再写最小实现,最后确认通过。
在任务之间对照计划检查,按严重程度报告,关键问题阻止继续推进。
验证测试,选择合并、发起 PR、保留或丢弃,并清理工作区。
把模糊想法收敛成经过确认、可以进入实施的设计。
把设计拆成带文件、代码和验证步骤的小任务。
通过测试与评审后再合并、发起 PR 或清理分支。
能力扩展
MCP 更像 Agent 可以调用的能力接口。这里记录我实际使用或关注的工具,以及它们在开发流程中补上的一块能力。
技能目录
把重复的代码理解、调试和变更检查整理成可复用的技能文件。每项技能都保留完整 SKILL.md,这里只展示摘要入口。
把视觉方向、排版、颜色和交互作为一个整体来设计,帮助页面形成明确的风格。
定主题 → 建立设计 token → 设计信息结构 → 实现交互 → 截图检查
把一次性的提示词整理成可复用技能,并通过测试提示词和评估持续改进。
定义目标 → 写初稿 → 设计测试 → 评估结果 → 迭代技能
当任务需要图片素材时,用于生成、编辑或组合位图,而不是用代码勉强模拟真实视觉。
明确用途 → 生成或编辑 → 检查素材 → 放入产品场景
处理文档、PDF 和表格等交付物时,按对应格式的工具链生成、渲染和验证。
读取需求 → 选择格式工具 → 生成文件 → 渲染检查 → 交付
场景速览
让我们在下一代 Agent 打造的应用上展开合作。