这一栏目面向刚开始学习 AI Coding、已经会写一些代码,但还不熟悉 AI 工程协作的读者。它不要求你先掌握复杂的 Agent 原理,而是先解决四个更基础的问题:怎样使用 Codex、怎样描述需求、怎样用 OpenSpec 固化变更,以及怎样让 Codex 持续遵守仓库规则。

学习时不要把“让 AI 写出代码”当作终点。更重要的是让需求边界明确、实现过程可检查、验证结果有证据,并且在下一次继续开发时仍能找回当时的判断。

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[!SUCCESS] **推荐顺序:**先理解 AI 为什么能加快项目交付,再完成 Codex 与 OpenSpec 的安装;接着学习 SDD,最后用 AGENTS.md 把工程规则固定在仓库中。

四篇文章分别解决什么

主题主要问题学习重点
AI 项目交付经验AI 为什么能提高开发速度速度来自清晰边界、纵向闭环和人的工程判断,不来自无条件自动生成
Codex 与 OpenSpec 上手环境怎样安装,第一次流程怎样完成准备 Node.js 与 Codex,安装 OpenSpec,并走通提出、实现、验证和归档
规范驱动开发 SDD怎样减少跑偏、返工和无效 Token 消耗把需求转化为范围、行为、设计、任务与验收证据
AGENTS.md 仓库规则怎样让 Codex 持续遵守项目约定把技术栈、目录边界、测试命令、安全要求和交付规则沉淀到仓库

这四个主题并不是四套互相竞争的工具。Codex 负责阅读、修改和验证代码;OpenSpec 负责保存一次变更的范围、行为、设计与任务;AGENTS.md 负责长期有效的仓库规则;SDD 则提供“先定义,再实现,再验证”的总体思路。

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推荐阅读顺序

  1. 一个人用 AI 写一个 Agent 项目需要多久?先建立正确预期,理解 AI 提速背后的项目边界、角色分工和验收闭环。

  2. Codex 与 OpenSpec 快速安装使用完成环境准备,并亲手走通一次最小的 OpenSpec 开发流程。

  3. 规范驱动开发 SDD:让 AI 永远在轨道上理解 proposal、spec、design、tasks 为什么能降低理解偏差。

  4. AGENTS.md 详解:让 Codex 真正理解并遵守仓库规则把临时提示词升级成可复用、可继承的仓库约束。

如果你已经安装好环境,可以从第二篇开始;如果你经常遇到 AI 写得很快但方向不对,可以直接学习第三、第四篇。读完后再进入 OpenSpec 工程化实践,会更容易理解完整的变更链路。

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配套视频

Codex 使用教程:https://www.bilibili.com/video/BV1c9EK6KEW4

Codex 接入国产模型:https://www.bilibili.com/video/BV1cmTu6mEL3

视频适合帮助你快速认识界面和操作方式;具体按钮、版本与配置入口可能随工具更新而变化。遇到差异时,以当前 Codex 界面、仓库 AGENTS.md 和实际命令输出为准。

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在 OncallAgent 仓库中完成第一次练习

OncallAgent 不是空白脚手架,而是已有完整实现的本地优先 AIOps Agent 工作台。练习前先阅读仓库 README、相关主规格、现有实现和测试,再选择一个范围足够小、能够独立验收的需求。

例如,你可以从文案、文档导航或一个不改变外部行为的小调整开始。熟悉流程后,再尝试涉及共享契约、FastAPI 后端、Vue 前端或知识检索链路的纵向变更。只要变更会影响用户可观察行为,就应先建立聚焦的 OpenSpec change,并写清验收方式。

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请先阅读仓库根目录 AGENTS.md、相关 openspec/specs、现有实现和测试。

先说明你理解的目标、范围、非目标和验收方式。
如果需求仍不清楚,先提出问题;明确后创建或继续一个聚焦的 OpenSpec change。
实现时按 tasks 推进,并运行与改动最相关的测试和检查。
不要把未执行的检查写成通过,不要编造工具结果或成功状态。

需求:请在这里填写一个范围较小、可以独立验收的需求。

完成练习后,应当能回答三个问题:为什么要做这次变更,哪些行为证明它已经完成,以及代码、测试和规格之间怎样互相印证。如果这三个问题答不清楚,就先不要急着归档。

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使用这一栏时要记住的边界

**OpenSpec 是开发流程工具,不是 OncallAgent 的运行时依赖。**仓库中的 openspec/specs 保存已生效规范,openspec/changes 保存活动变更;OpenSpec CLI 是外部开发前置条件。

**Superpowers 是可选的工程技能框架。**它可以辅助头脑风暴、TDD、系统化调试和完成前验证,但不是 OncallAgent 应用本身的功能,也不是完成本栏目学习的必选依赖。

**验证结果必须真实。**命令没有执行、外部服务没有连接或证据不足时,应明确写出限制,不能把推测描述成已经通过的结果。

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