Damn，一个月合 1000 个 PR，
但最炸的还不止是这个数字，

Cursor 工程师 Lauren Tan，之前在 Meta 做 React 编译器、Netflix 当技术负责人，
加入 Cursor 才五个月，上个月合了 1000 个 PR，这个月才过去 12 天又合了快 800 个，
而且这是你每天都在用的 Cursor 核心生产线代码，不是什么 AI 垃圾代码

她在一小时视频里把实操全抖出来了，核心判断就一句话:
用 AI 写代码最大的死锁从来不是生成，而是验证

如果 Agent 不能自己跑产品、操作界面、抓 CPU trace、开模拟器复现 bug，
那最后人肉检查结果的人还是你，你就是整个系统里唯一无法并行、最卡脖子的活人瓶颈

她的做法简直是降维打击:

1️⃣ 先给 Agent 装上手和眼睛:
通过 Chrome DevTools 和模拟器让它实际操作产品，再给一张功能地图，
同事丢来一张截图或一句模糊的 bug 描述，Agent 自己顺着地图找到入口、复现问题并验证修复

2️⃣ 失败模式即资产:
只要 Agent 猜错、漏读代码或走错方向，立刻把这个踩坑写成一条 Skill，
然后让多个子 Agent 分头执行，配合裁判模型交叉打分，反复迭代到彻底稳定

现在她直接允许 Agent 自动合并 PR，
有天早上醒来，20 个 PR 已经自动合并进 main 分支，直接在主线上跑完全零故障

这根本不是提示词技巧，这是最硬核的工程管理，
你负责设计好环境、流程和验收机制，然后带一支几十个 Agent 的团队 7x24 小时并行狂奔

大多数人还在“AI 写、人来审”，顶级工程师已经做到“AI 写、AI 审、人抽查”，
程序员不再是敲键盘的码农，而是指挥 Agent 军团的工程经理啊

你现在用 AI 写代码卡在哪一步，是生成还是验证？ https://t.co/vn2tfjSfFT