大家好,我是尘光
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2026.08.25 阅读约 5 分钟
上个月,公司裁员,一个不挣钱、没人愿意要的烂摊子,辗转几手最后到了我手里,大型C++老项目,交接的人都走了,文档为零,只有一个git仓库。按以前的经验,光把代码读明白、把编译跑通,怎么也得两三周。
这次我直接把整个仓库丢给Codex(Windows 桌面端),没上什么 skill,纯靠把任务拆清楚 + 几段下得准的指令,几天就跑通了。这篇把流程拆开讲,指令附上可以直接抄。
为什么"接手老项目"最适合交给 agent
接手的本质是什么?我个人认为就是"理解结构 + 整理输出":读代码、画依赖、补文档、配环境。这恰恰是大模型最擅长、人也最烦的活——大模型最不怕的就是枯燥,几千行代码扫一遍,比人眼看快多了,也不会喊累,眼睛疼,还能按你要的格式吐出来。
但更关键的是,这一步是低风险的。它写错一份架构图,你扫一眼就知道;它配错环境,跑不起来你马上就能发现。试错成本极低,所以放心交给它。
反过来说,有些活千万别在这一步让它碰:任何会"写进生产、改了业务逻辑"的动作,都先按住。读懂归读懂,动手是另一回事——下篇我会讲清楚为什么,这里先记住边界!!
我的四步工作流
1. 先"只读分析",不动代码
第一件事不是让它改任何东西,而是输出一份架构说明,让你能先建立全局认知。
指令:「只阅读、不要改任何文件。输出 ARCHITECTURE.md,用 mermaid 画模块依赖图,并列出 3 个最可能影响上线稳定性的风险点。」
你会得到:项目由哪几块组成、谁调谁、数据从哪进从哪出,外加它标记的隐患。我一般花十分钟扫一遍,比自己读三天强,到此任谁都得感叹一句,有大模型真好。
这里有个防它胡编的小技巧:拿到架构图后,挑一两个它说的"模块依赖"去代码里抽样核对。比如它说"A 调 B",你就搜一下 A 里有没有真的引用 B。这类老项目 agent 偶尔会把目录名当成调用关系,抽样两处就能发现,比全信更靠谱。
一段它常能给出的 mermaid 骨架长这样(你对着自己的项目改):
graph TDA[API 网关] --> B[订单服务]B --> C[消息发送模块]C --> D[(消息表)]D --> E[消费者: 实际投递]B --> F[(订单库)]
2. 补 onboarding 文档
没有文档,最大的痛就是"本地根本跑不起来"。让它把启动链路一次性列清。
指令:「写一份 ONBOARDING.md:列出启动所需的环境变量、依赖安装命令、本地起服务的步骤、以及你预期会踩的坑。」
这一步直接省掉"问前同事(已离职)+ 猜配置"的半天。我建议跑一遍它给的步骤,凡是它写"应该就行"的地方,都自己实际敲一遍命令——它能列全,但版本号、端口冲突这类细节经常会过时。
3. 编译跑通:最小化改动 + 给清单
让它能 build,但严格限制改动范围,并且每条改动都要解释。
指令:「只做让项目能编译通过的最小改动。改完给出清单:每条改动的文件、原因、属于依赖/配置还是业务逻辑。」
关键在后半句:让它区分"改了依赖/配置"和"改了业务代码"。前者基本安全,后者你要额外盯。
这块有个经验:agent 跑通编译时常踩三个坑,你 review 时直接照着查:
坑一:顺手升级依赖大版本。 为了消一个弃用警告,把某个库从 v2 升到 v3,引入 breaking change。能用小版本修就别动大版本。 坑二:只验证了能 build,没真正起服务。 编译过 ≠ 能跑。它常漏掉"需要连某个外部服务 / 某个环境变量"这一步。务必按 ONBOARDING 真正起一次服务。 坑三:为了跑通测试去改测试本身。 删掉失败的用例、或把断言改松、或把警告不当错误,测试变绿了但问题没解决。这种"假绿"最害人,看到测试文件被改要格外警惕。
4. 分模块问,别一次甩全库
项目大,一次问全库它容易胡编。缩小范围,命中率高得多。
例:「先只讲消息发送这条链路,从触发到落库经过哪些模块、各自负责什么。」
一条链路问透,比"整个项目讲讲"得到的东西扎实。我通常按"用户请求 → 业务处理 → 落库 → 异步/对外"这样切,一次问一段。
一个少返工的小习惯:约定文件
在仓库根目录放一份约定文件(Codex / Claude Code 都认这类 instructions),写明"禁止改代码风格、改动先给清单、禁止升级大版本依赖"。Codex 不像 Claude Code 有现成的 slash skill 市场,但这种约定文件能补上缺口,少一堆返工。我自己放的是一份 AGENTS.md,每次新会话它都先读,省得每轮重复叮嘱。
真实耗时
预估两三周 → 实际几天跑通、能本地起服务。省下的不是一两小时,是一段本该用来"搞清楚这项目到底是啥"的耐心。
它能做 vs 别让它碰
说清楚边界:读代码、画架构、补 onboarding、配环境、跑编译——这些它又快又稳。但一旦进入"改有状态、有副作用的业务逻辑"(消息、钱、订单),它就不再那么可信了。读懂之后那一步,恰恰最容易翻车,我下篇用一次生产事故来说。
下篇讲:读懂之后改 bug,agent 没这么靠谱——我曾因信了它的修复,让客户替我测出了生产事故。
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