从Chatbot到Agent一个独立开发者的AI实践-图拉鼎.pdf

1、03.21BJ!默浔勋惺AI AGENT FRAMEWORKBJ!悉熹扌苞AI POWERED PRODUCTIONBJ!悉熹致場AI POWERED TESTINGAI CODING榫濡省襄APPTECHNOLOGY鉀椤按病ONE-PERSON COMPANY笛惟病鶩INNOVATIVEEXPERIENCE从 Chatbot 到 Agent个独开发者的 AI 实践主会场演讲嘉宾图拉鼎（X:tualatrix）Apple 态的期开发者，热衷开发效率具One SwitchPasteNowMarkMarkPopTranslate专为 macOS 开发的菜单栏键控制常系统开关持多端同步与灵活分类的剪

2、贴板管理器跨平台的极简书签管理与内容收藏具集成 AI 能、主打即时交互的效翻译助些作品AI 辅助编程时期1使 Chatbot 为主从个 80%的代码是 AI 成的产品讲起PopTranslate，2025 年初上线，macOS 桌级 AI 翻译具是我款从 0 开发，80%代码 AI 成的产品基于 Cursor80%很酷，但真实的开发场景是需要告诉 AI 去修改指定件需要反复沟通修正案必须调试、验证结果Agent 编程时代来了2Chatbot+GUI+CLIAgent 编程时期的特点基于命令，图形场景适Chatbot，但不限于此基座模型能的进步增强Claude Code、Codex、Qwen c

3、ode、Gemini code任务 One-shot 率变1单次执任务越来越2不仅仅能写代码3我对 Agent 编程的其他观察问题1：我们真的要通过聊天来完成所有作吗？问题2：Agent 时期，对独开发者意味着什么？独开发者的困境：身兼数职&注意危机作为独开发者，我热爱创造并打磨产品 但是 身兼数职：产品、开发、客服、运营 注意危机：上下切换，维护产品，导致年产量受限个典型的常周期1.处理户反馈2.收集并评估需求3.需求和任务实现4.交付版本改进核作流1.处理户反馈2.收集并评估需求3.需求和任务实现4.交付版本+AI Agent在 Agent 时代，异步派发任务变得更可像板指挥团队样去派发任

4、务，不是凡事都通过聊天亲历为基础设施：定制软件+Mac mini为了追求更程度的 Agent，我搭建了套基础设施：既有设施：Fastmail 邮件系统+GitHub CI/CD 动化流线定制化项管理软件+Agent(Codex)执：台 7x24 时开机的 Mac mini 2024半动客服系统（1）场景 A：处理已知问题 语义检索：系统接收反馈邮件，动匹配库内最接近的问题动草拟：关联历史案并成邮件草稿推送审核：确认后键发出半动客服系统（2）场景 B：识别为新反馈 智能判定：AI 判断当前反馈为新问题，提醒处理然语交互：建标题并述意，AI 将其转化为正式回复快速闭环：审核通过即刻发送，同步沉淀为

5、新知识库半动客服系统（3）系统价值：幅降低客服成本 效率：需动读信、需概括整理形态：坚持半动运，进最后的确认审核为什么必须是半动？不可逆性：邮件旦发出法收回，审核是必要的安全防线常异步派发任务基于现有具，封装了个控制中封装 Codex(Non-interactive mode)作为执 Agent预设常 Prompt（指令）需求异步派发，需求同步讨论常异步派发任务（1）：将 GitHub Issues 作为上下常异步派发任务（2）：动触发 Codex 具的代码 Review常异步派发任务（3）：持进步 Agent 修复问题常异步派发任务（4）：可审计，可追溯，可重复触发的 Actions总结Agent 很好，但基础设施和作流更重要 开发不是全部，尝试 Agent 去解决不便动化和琐碎的事情 尝试渐进式升级：动-半动-监管下的全动THANKS