从军师到实习生：一文读懂 Coding Agent | 青雲的博客

从“给建议”到“动手做”：为你揭秘 Coding Agent 的工作奥秘

如果把传统的 Chatbot 看成一个“有丰富知识的军师”，当你向它请教时，它会给你出谋划策（比如提供代码片段、思路建议），但最终的执行——复制粘贴、改造集成、调试排错——依然需要你亲自上阵。

那么，Coding Agent 更像是一个“能听懂指令的实习生”。你只需要说一句“把这个功能实现了”，它就会自己去翻阅代码库、创建和修改文件、执行命令、跑测试，甚至在遇到问题时先尝试自我定位和修复。从“告诉你怎么做”到“直接帮你做”，这正是两者最核心的差别。

写在前面：一篇“非典型”的发布说明

你可能会好奇，为什么会有一篇关于 Coding Agent 的文章？

答案很简单：因为我基于这些理解，自己动手实现了一个类似 Claude Code 的小工具，名叫 Blade Code。这篇文章，正是我在开发它时的一些思考与总结。比起生硬地发布一个工具，我更希望把背后有趣、强大的理念，用一种更通俗易懂的方式分享给每一位对 AI 感兴趣的朋友。

Blade Code：一个能上手干活的“实习生”

如果用一句话来形容 Blade Code，那它就是前面提到的那个“能上手干活的实习生”。

它被设计用来理解你的开发意图，并通过自主操作文件、执行命令、分析项目来完成任务。它不仅仅是一个问答机器人，更是你编码旅途中的一位小助手，力求与本文中“军师 vs 实习生”的类比保持一致。

快速上手

想立刻体验一下这位“实习生”吗？你可以通过下面的命令轻松上手：

# 零安装体验
npx blade-code

# 全局安装，随时调用
npm install -g blade-code

# 进入交互式模式，开始对话
blade

# 直接带上你的第一个指令
blade "帮我分析这个项目的结构"

# 打印模式，只输出最终结果，适合与其他命令组合
blade --print "用 Go 写一个快速排序算法"

# 继续上一次未完成的对话
blade --continue

这些示例命令可直接复制粘贴到你的终端中使用，如果你想了解更多，可以访问它的 npm 主页：https://www.npmjs.com/package/blade-code。

更多信息与使用指南，欢迎访问 Blade Code 官网。

Blade Code 如何体现 Coding Agent 的理念？

Blade Code 的实现，正是对前文提到的“实习生公式”的一次实践。它将几个核心要素有机地结合起来：

LLM（大脑）：利用大语言模型进行理解、推理和决策。
System Prompt（性格与边界）：通过精心设计的系统提示词，赋予它作为“编程助手”的行为准则。
Context（项目与任务）：它会读取你当前的工作目录和代码，将其作为核心上下文，理解任务背景。
Tools（手）：它被授予了读写文件、执行终端命令等基础工具，让它能真正地“动手干活”。

当面对更复杂的任务时，Blade Code 也可以借鉴“虚拟开发团队”的思路，通过内部规划，将一个大任务拆解成由不同“子角色”（如规划、编码、测试）协同完成的子任务流，从而挑战更高难度的编码工作。

要想让 Agent 真正具备“自主解决问题”的能力，就必须既有大脑，又有双手。

Agent 的“实习生公式”：四大要素如何协同工作？

从结构上看，我们可以粗略地把 Coding Agent 写成一条公式：

Coding Agent = LLM + System Prompt + Context + Tools

这四个要素就像组建一个高效实习生的四个关键部分，缺一不可：

LLM（大语言模型） 是大脑，提供强大的逻辑推理与决策能力，让 Agent 能“听懂”你的指令并“思考”如何完成。
System Prompt（系统提示词） 决定了它的 性格与行为边界。它定义了 Agent 能做什么、不能做什么，以及它在执行任务时应该遵循的原则。
Context（上下文） 是它的 “工作记忆”，决定了在当前项目、当前任务中“应该怎么做”。这包括了代码库的结构、历史操作、之前的决策等信息。
Tools（工具） 则是它可以真正伸出去操作世界的双手——读写文件、执行 Shell 命令、搜索代码库、调用外部 API 等，将思考转化为实际行动。