[分享创造] 用 Agent 编程，但我为什么这么累？分享我的项目 Pot 以及一些想法
用 Agent 编程，但我为什么这么累？ 经常看到有人这样吐槽，我自己的体验也是如此，经常感觉用 Coding agent 写了一下午，精疲力尽，但是成果并不显著。 本文写一下我的看法，以及分享我在探索这个问题时做的开源 AI 助手 Pot 。 先用最直白，最不绕弯子的话来解释为什么 总是有一些重复的细节习惯要去指引 AI 比如我会要求 AI 在单独 worktree 和 branch 进行开发，以及每次开发前让 main 分支同步 upstream ，然后让 AI 在测试后 open pr 。 Codex 可以记住这个需求，在下次处理时默认按照这样的流程。但是有时换会话，或者在上下文压缩后，有概率不会自动遵循这个习惯。Codex 现在把新 worktree 做到打开会话的工作流中了，能够解决 worktree 这个特定的问题。但是其他的细节还是需要每个会话都去明确要求 AI 。 这种小细节可能让人类来判断的话几秒钟就可以处理，但是反反复复的进行会占用人的精力，让人感觉不耐烦。 逐渐的在 AGENTS.md 中写入一些明确场景的处理方式能解决此类问题，但是对于非个人项目，不方便去改 A
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来源描述：用 Agent 编程，但我为什么这么累？ 经常看到有人这样吐槽，我自己的体验也是如此，经常感觉用 Coding agent 写了一下午，精疲力尽，但是成果并不显著。 本文写一下我的看法，以及分享我在探索这个问题时做的开源 AI 助手 Pot 。 先用最直白，最不绕弯子的话来解释为什么 总是有一些重复的细节习惯要去指引 AI 比如我会要求 AI 在单独 worktree 和 branch 进行开发，以及每次开发前让 main 分支同步 upstream ，然后让 AI 在测试后 open pr 。 Codex 可以记住这个需求，在下次处理时默认按照这样的流程。但是有时换会话，或者在上下文压缩后，有概率不会自动遵循这个习惯。Codex 现在把新 worktree 做到打开会话的工作流中了，能够解决 worktree 这个特定的问题。但是其他的细节还是需要每个会话都去明确要求 AI 。 这种小细节可能让人类来判断的话几秒钟就可以处理，但是反反复复的进行会占用人的精力，让人感觉不耐烦。 逐渐的在 AGENTS.md 中写入一些明确场景的处理方式能解决此类问题，但是对于非个人项目，不方便去改 A
版本与成本证据
可供比较的近期同类记录：“Show HN: AI-drop project – drop traffic fast from misbehaving crawlers (AGPL)” (Show HN, 2026年11月13日)；“Show HN: Wonderchat – A Zendesk alternative that doesn't charge per seat” (Show HN, 2026年11月13日)。主题相近仅用于导航，未核验其是否属于同一需求或独立证据。
适用与受影响对象
先明确变化影响的现有工作流，再判断是否升级。发布热度不证明效果提升；接口、价格或可用性变化也可能增加迁移工作。
缺失的比较信息
待补齐：新旧行为、受影响套餐与地区、生效时间、兼容性、回退路径及同一工作量下的成本。
采用与迁移验证
保存发布或政策原文，对新旧方案运行同一个任务并比较结果与完整账单；若涉及停服，先核验截止时间再安排迁移。