Grok Bot 工程负责人分享信任 Agent 代码产出的倒金字塔方法与复用 Prompt

注释是非结构化、无法强制执行的文本。智能体确实会读注释，但它们常常被忽略、会过时，还会给你的智能体留一条后路，让它用创可贴、hack 或变通方案来应付。 用这个提示词审计你的代码注释，找出通过更强的类型、更好的 API 设计来改进代码的机会，并创建 lint 规则，让注释变得不再必要！ https://x.com/poteto/status/2110149626133438732?s=46&t=HFNOJ7P2JmfjDfKskFwLUw

这里有一些 pstack 强力提示词，你可以试试来升级你的代码，先从这条开始（提示词在帖子底部） 重构，让你的代码对智能体更友好 https://x.com/poteto/status/2106542593656111276?s=46&t=HFNOJ7P2JmfjDfKskFwLUw

Lauren Tan 发布 pstack，这是她个人的一套用于严谨、自主 Agent 工程的技能集，会持续调优和简化。用法包括运行 /setup-pstack 选择预算、在提示词前加 /poteto-mode、用 /poteto-help 查询技能；已上架 Grok Bot 和 Cursor 插件市场，源码在 GitHub。

让 @bot 帮你做一个！

Lauren Tan 介绍自己 pstack 项目中最耐久的部分是工程原则，即约 10-20 行代码的简洁技能，把良好实践提炼进核心。

xAI 的 Grok Bot 工程负责人 Lauren Tan 建议在代码库中封禁并删除几乎所有代码注释，因为 AI 智能体倾向于复制已有内容，一条临时 workaround 注释会像杂草一样扩散，导致代码库充斥 hack 和过时注释。

现在这是 pstack 0.15.23 里的一个新技能 /in-your-own-words！ 对于确保你和你的智能体在目标上保持一致、并且它清楚理解你的意图，极其有用

Lauren Tan 回应 AI 生成 slop 代码的争论，认为工程师并非无能为力。她提出两个要点：给 agent 提供验证自身工作的方式，以及把代码库当作 agent 的记忆，将观察到的错误模式逐步转成约束，并通过类型系统、缩小架构选择空间或自建框架（如其为 grok bot 打造的框架）重构代码，让 agent 反模式在结构上不可能出现。

Lauren Tan 提出，让 Agent 更自主工作的最基本切入点是赋予其自我验证能力，即像真实用户一样实际运行和操作应用，覆盖 CLI、API、UI 等接口。验证应产出可审查的工件，证明工作正确、符合意图且比通读整个 PR 更易审查，UI 工作常用视频和截图。她指出 skill 包等都是可选的附加项，并提醒并非所有领域都易于验证，验证只是近似、仍可能出错。

不知道用 grok bot 做什么？把下面这条帖子的链接发给它（里面有近千个点子！），或者 @bot： @bot 读完整个帖子，为我的工作和生活推荐你能帮上忙的点子