排查某项功能的问题，并交给工程师的智能体处理
我最近有过这样一次经历：让 AI 智能体列出某项功能的所有问题，并将清单发给一位工程师。随后，我收到了一条自动回复，说对方的智能体已经逐项检查了清单，并解决了大部分问题。任务：建议落地方案：使用 AI 智能体审计软件功能并生成问题清单。将该清单发送给工程师的 AI 智能体进行自动修复。人类必须在合并前审查初始问题列表和最终代码变更。；工具：custom-built or unnamed agent。人工角色：原帖未说明人类如何持续参与其中。；局限：由于原始帖子被屏蔽或内容过短，来源可靠性较低。未提及具体工具或成本。代码完整性至关重要，因为自动智能体可能会引入细微的 bug 或安全漏洞，因此需要人工审批。。
工具
custom-built or unnamed agent
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
我最近有过这样一次经历：让 AI 智能体列出某项功能的所有问题，并将清单发给一位工程师。随后，我收到了一条自动回复，说对方的智能体已经逐项检查了清单，并解决了大部分问题。
工作流程
建议落地方案：使用 AI 智能体审计软件功能并生成问题清单。将该清单发送给工程师的 AI 智能体进行自动修复。人类必须在合并前审查初始问题列表和最终代码变更。
原文报告的结果
来源未提供量化的结果或成功率。仅描述了智能体解决了“大部分”问题的轶事体验。可衡量的验收标准是在受控测试中无需人工干预即可解决的问题百分比。
人工角色
原帖未说明人类如何持续参与其中。
局限
由于原始帖子被屏蔽或内容过短，来源可靠性较低。未提及具体工具或成本。代码完整性至关重要，因为自动智能体可能会引入细微的 bug 或安全漏洞，因此需要人工审批。
试一试
我想测试一个用于软件维护的 AI 对 AI 工作流。首先，分析 [replaceable: 功能代码路径] 中的代码，列出所有潜在的 bug 或风格问题。将其保存为 'issues.json'。其次，将 'issues.json' 发送给配置为编写代码修复的另一个 AI 智能体。第三，生成一个显示拟议更改的 diff 文件。不要直接应用更改。相反，将 diff 和问题列表呈现给我进行审查。我将批准或拒绝每项更改。如果缺少源代码，请向我询问文件路径。确保输出格式为统一 diff 和已解决与未解决问题摘要的 markdown 格式。
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