代码 Agent 深度实操 架构文档进去,前后端代码出来
AI 工程实战 · Multi-Agent 系列 · 第4篇
代码 Agent 深度实操
架构文档进去,前后端代码出来
业务约定内化 · 前后端并行生成 · 冲突处理机制
Figma MCP 联动 · 代码规范 Skill 配置
Multi-Agent 第4篇代码 Agent全栈实现
架构文档出来了,下一步是代码 Agent 把它变成真实可运行的代码。
代码 Agent 最大的挑战不是「会不会写代码」——Claude 写代码能力毋庸置疑。挑战在于:AI 不知道你团队的隐性约定——命名规范、错误码体系、日志格式、认证方式、组件规范……这些写在脑子里、从没成文的约定,决定了生成的代码能不能直接用。
这篇的核心,就是把这些隐性约定系统化地写进代码 Agent 的 Skill,让它输出符合团队标准的代码,而不是通用的「教科书代码」。
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01 代码 Agent Skill:把隐性约定显性化 |
把你团队的约定整理成以下六类,全部写进 Skill 文件:
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| ## 角色定义
只读取 workspace/arch/ 目录,输出到 workspace/code/ 和 src/。 ## 技术栈(固定,不可自行更换) ## 命名约定 ## 错误处理规范 ## 注释规范 ## 安全规范 ## 禁止行为 |
💡 Skill 的价值在于把「第一次写对」变成默认行为。花 2 小时把团队约定整理成 Skill,可以节省后续每次 Code Review 里 80% 的规范问题。
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02 · 核心实操 从架构文档到代码:四个生成步骤 |
代码 Agent 不是「一次性生成所有代码」,而是按模块顺序逐步生成,每个模块完成后通知测试 Agent:
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Step 1 |
生成数据库迁移脚本 读取 arch/schema.sql,生成 Prisma Schema + 迁移文件。 |
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Step 2 |
生成后端接口实现 按 arch/api-spec.md 逐个接口实现,含路由/控制器/服务层/DTO 校验。每个接口完成后在 workspace/code/progress.md 打勾。 |
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Step 3 |
生成前端组件 读取 Figma MCP 设计稿(如已连接)+ arch/components.md,生成 React 组件。遵循 frontend-design Skill 规范。 |
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Step 4 |
生成模块完成清单 + 通知 Orchestrator 输出 workspace/code/manifest.md(所有生成文件清单),更新 status.json: code.status = “done”,等待测试 Agent 启动。 |
实际触发提示词(代码 Agent 启动时)
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| 读取 workspace/arch/ 目录下的所有架构文档, 按以下顺序生成代码: 1. 先生成 prisma/schema.prisma(数据库层) 注意事项: |
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03 Figma MCP 联动:设计稿直接转代码 |
如果团队有 Figma 设计稿,代码 Agent 可以通过 MCP 直接读取设计规范,生成像素级还原的组件:
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| ## MCP 连接配置
## 前端组件生成流程 # 触发示例 |
⚠️ Figma MCP 读取的是设计规范和组件结构,不是像素截图。确保 Figma 文件里的组件已经完整标注了交互状态,否则 Agent 只能生成默认状态的组件。
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04 · 关键机制 冲突处理:代码 Agent 发现架构问题怎么办 |
代码 Agent 在实现过程中,经常会发现架构文档的问题(接口设计遗漏、参数定义模糊、边界条件未覆盖)。处理机制必须明确,否则两种极端都会出问题:
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❌ 错误做法 代码 Agent 自行「修复」架构问题,悄悄改了接口设计,导致测试 Agent 对着旧文档写测试,两边对不上。 |
✅ 正确做法 写入 workspace/code/issues.md,格式:[问题描述] + [建议方案],更新 status.json: code.issue = true,等待 Orchestrator 仲裁后再继续。 |
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| ## ISSUE-001 · 架构文档缺失幂等性设计 发现位置: 问题描述: 接口未定义幂等键(Idempotency-Key), 网络重试时可能导致重复扣款。 建议方案: 在请求头加 Idempotency-Key, 服务端校验并缓存 24 小时。 影响范围: 支付接口 + 前端重试逻辑 状态: 等待 Orchestrator 仲裁 |
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05 四个常见问题与解法 |
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P1 |
金额计算精度问题(高频踩坑) JavaScript 浮点数:0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004。解法:Skill 里强制要求所有金额计算用 Decimal.js,Orchestrator 扫描代码文件,发现直接用 + 运算符计算金额的,自动打回。 |
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P2 |
代码风格和团队规范不一致 解法:在 Skill 里放 2–3 个正例代码片段(你们团队写得好的真实代码),Agent 会以此为标准对齐风格,比描述规范有效 10 倍。 |
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P3 |
生成的代码无法编译 解法:在 Skill 里加「每个模块生成完毕后,运行 tsc –noEmit 检查 TypeScript 错误,有错误先修复再继续下一个模块」。 |
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P4 |
引入了不该用的第三方依赖 解法:Skill 里维护一个「已批准依赖清单」,Agent 不能引入清单之外的包。Orchestrator 检查 package.json diff,发现新增依赖就触发人工确认。 |
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总结 代码 Agent 的本质 |
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Skill 文件的完整程度,直接决定代码质量。第一次配置好 Skill,之后每次生成都是团队标准的代码——这才是 AI 工程化的核心价值。 |
夜雨聆风