想做 agent 轉型，先將時間花喺初始設定上面

過去兩個禮拜，喺演講同大公司高層會議入面，我將同一句說話重複得太多：agent 工作贏喺初始設定。將 token 拉滿之後我發現，貴嘅唔係聰明 prompt，而係環境係咪已經知道你點樣做嘢。

我都懷疑呢個只係我嘅偏見。跟住 Claude Code 負責人 Boris Cherny 嘅筆記幾乎完全重合。

優秀工程師一早已經做緊嘅事

Boris 指向一個舊習慣：最好嘅工程師將時間花喺 vim 自動化、lint、e2e 等「工作周邊嘅工作」上面，喺 agent 出現之前已經為自己嘅產出加倍數。

自動化按 agent 數量相乘

以前更好嘅 DevX 淨係令一個人更快。而家同一套自動化可以加速你跑緊嘅成隊 agent。一條共享規則唔係個人方便，而係吞吐量。

將問題寫入程式碼，可以消滅一類問題

agent 每次見到同類問題都可以再修，燒 token 仲會漏。寫成 lint 或者 CI 步驟，呢類失敗就唔會再重複。人哋講嘅 loop 唔係無限 retry，而係刪走問題類別。

自動化令其他人都可以貢獻

入職第一日就 commit、非開發者以接近工程師水準貢獻，已經發生緊。剩低嘅牆係淨係喺腦入面嘅 domain knowledge。

可以成為基礎設施嘅知識範圍變大咗

除咗 lint、型別、測試，註解、skills、CLAUDE.md、agent memory 幾乎可以裝落任何判斷。

每個團隊嘅功課

寫出 CLAUDE.md、REVIEW.md、skills 同文件，令 agent 喺冇人每輪貼額外 context 時都可以高效工作。

初始設定睇落好慢。跳過佢嘅團隊會買昂貴模型，然後對住空白 context 成日重複同一套標準。