从PDD、DDD、SDD到TDD：基于智能体的工程方法论在My-Notion项目中的完整开发实战攻略

2026-06-14阅读 0热度 0

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近期在构建 AI Agent、RAG、MCP、CLI 以及长期记忆相关模块时，不少开发者都会察觉到一个显著现象：

My-Notion (github.com/Ha veNiceDa/…) 是一个高度定制的个人版 Notion。它并非简单的克隆，而是将文档编辑、AI Chat、ReAct Agent、RAG、Memory、移动端、CLI、MCP 以及 Agent Skills 全部整合进同一个 monorepo 中。

项目规模扩大后，一个深刻的教训浮现：依靠“想到哪写到哪”的方式维护 AI 产品，几乎无法持久。AI 系统本身具有天然的复杂性，这种复杂性体现在多个维度：

前端交互复杂：流式输出、工具调用、确认式写入、失败重试、继续生成……这些机制彼此交织。
后端边界复杂：Convex、Clerk、Qdrant、DashScope、Next.js API Routes、Machine API……每个组件都有自己的行为模式。
Agent行为复杂：Agent 并非执行普通 CRUD 操作，它会规划、检索、调用工具、生成草稿、等待确认，每一步都可能出错。
交付面复杂：Web、Mobile、CLI、MCP、Skills 这些交付成果必须遵守同一份契约。

因此，在 My-Notion 中，我逐步摸索出一套非常实用的工程闭环：

DDD -> SDD -> PDD -> TDD

通俗解释就是：

DDD：先把领域边界和核心概念聊透。
SDD：再将协议、契约和规格写清楚。
PDD：接着把 Agent 的执行路径、提示词约束、工作流限制都固定下来。
TDD：最后用测试、类型检查、构建和发布校验来兜底。

这篇文章不会照搬教科书概念，而是结合 My-Notion 真实项目中踩过的坑和总结出的经验，探讨这四种方法在 AI Native 项目中如何具体落地。

一、为什么 AI Native 项目更需要方法论？

传统 Web 项目中，大多数需求可以清晰拆解为页面、接口和数据库表。但 AI Native 项目多了一层挥之不去的不确定性：Agent 的输出不可预知，其工具调用路径也非固定。

举个例子，用户让 Agent“帮我总结并更新当前文档”，你猜背后会发生什么？

读取当前文档上下文。
检索相关历史文档。
搜索 Memory。
调用 LLM 生成总结。
生成文档更新草稿。
展示 dry-run 预览。
等待用户确认。
再提交真实写入。
将 run 事件和 checkpoint 持久化，以便失败后恢复。

这完全不是一个简单的按钮，也不是一个普通 API 能搞定的。

如果没有方法论支撑，项目很容易滑向这几个坑：

领域边界不清：Web Agent、MCP、CLI、Memory、RAG 全部混淆在一起，难以理清。
协议不稳定：前端展示一种 tool result，后端返回另一种结构，双方无法对齐。
Agent 行为不可控：有时 dry-run，有时直接写入，完全凭运气。
测试只覆盖 happy path：一旦遇到超时、断流、权限不足的场景，直接崩溃。
文档过期：代码改动频繁，而 Skills、README、release checklist 却停留在旧版本。

因此，现阶段更倾向于将 AI 产品视为“协议驱动的复杂系统”来构建，而不是简单做成“多接几个 LLM API”的页面功能。

二、DDD：先把领域边界讲清楚

DDD 通常指 Domain-Driven Design，即领域驱动设计。在 My-Notion 中，我对 DDD 的理解不是一开始就画复杂的 UML 图，而是先理清三件事：

这个系统里有哪些核心对象？
哪些对象天然属于同一个业务边界？
哪些核心词必须在后端、前端、Agent、CLI 的文档中保持一致？

1. My-Notion 的核心领域

My-Notion 的核心并非“页面”，而是几个非常稳定的领域：

Document：文档本身，包含标题、正文、归档、导入导出、Markdown 表达。
Agent Run：一次完整的 AI 生成过程，包含 runId、conversationId、assistantMessageId、seq、checkpoint。
Tool Result：工具调用的结果，统一收口到 tool-result-v1 契约下。
Memory：长期记忆，包括提议、确认、检索和作用域。
RAG Source：知识检索的来源，无论是 document、web 还是 memory，都用强类型定义。
CLI Token：Device Flow、PAT、scope、token prefix、撤销与过期管理。
MCP Tool：供外部 Agent 通过 STDIO 调用的文档读写工具。

一旦这些概念稳定下来，后续 Web、Mobile、CLI、MCP、Skills 的工作才能围绕同一套语言展开协作。

2. DDD 在项目结构中的体现

My-Notion 是一个 pnpm monorepo：

apps/web             # Next.js + Convex + Clerk + BlockNote
apps/mobile          # Expo + React Native
packages/ai          # RAG、Embedding、Agent、AI 配置
packages/business    # Zustand、i18n、共享类型和业务逻辑
packages/convex      # Convex schema、文档、Chat、CLI Token 逻辑
packages/my-notion-cli
packages/my-notion-skills

这个结构本身就是 DDD 的成果：并非将所有代码塞进 Web，而是将领域能力拆分开来。例如，CLI 和 MCP 不是 Web UI 的附属品，而是 Agent 生态中的一等公民；Memory 也不是 Chat 组件中的一个状态，而是独立的领域能力。

3. DDD 的优缺点

做了什么：

将 My-Notion 拆解为文档、Agent、RAG、Memory、CLI/MCP、Skills 等清晰的边界。
让 runId、tool-result-v1、sources、dryRun、confirmationRequired 等概念成为团队的“通用语言”。
确保 Web、Mobile、CLI、MCP 都围绕同一套业务词汇演进。

为什么这么做：

AI 系统的复杂度本质上是跨边界协作的复杂度。
如果核心概念不稳定，后续的协议、测试、文档都会随之漂移，后患无穷。
Agent 的工具调用尤其依赖清晰的领域对象，否则难以做好权限控制和失败恢复。

实现优缺点：

优点是边界清晰，长期维护成本更低。
缺点是需要前期投入时间来命名、拆包、写文档，短期内比直接写功能慢一些。
对于小型 Demo 可能显得“重”，但面向需要持续演进的 AI 产品，这是必要的投入。

一句话总结：DDD 不是为了“显得架构很高级”，而是为了确保项目中每个人、每个 Agent、每份文档，说的都是同一种语言。

三、SDD：把契约写在代码前面

SDD 可理解为 Spec-Driven Development，即规格驱动开发。在 AI Agent 项目中，SDD 的重要性尤为突出，因为 AI 系统最怕的不是“没有功能”，而是“功能看起来能用，但契约不稳定”。

1. My-Notion 中的 SDD 实践

My-Notion 中维护了几类至关重要的规格文档和契约：
- Agent Stream Resume Protocol：明确定义了 runId、seq、checkpoint、resume state。
- tool-result-v1：统一了所有 Web Agent 工具的结果结构。
- MCP dry-run 契约：所有写工具默认 dryRun: true，必须返回确认提示。
- CLI release checklist：发布前必须执行的步骤，如 test、typecheck、build、e2e、skills sync。
- Device Flow 规则：授权 URL 只能包含 user_code，绝不能泄漏 device_code。
- Machine API 规则：连接 Convex Machine API 使用 .site URL，而 runtime client 则使用 .cloud URL。
这些东西如果只写在代码里，很容易在迭代中被无意打破。一旦写成明确的规格，它们就能成为 Agent、开发者和测试共同遵守的边界。

2. 一个具体例子：流式续跑协议

Web Agent 进行流式输出时，如果中间网络断开，绝不能简单地重新请求。因为前端可能已经展示了部分文本或工具状态，直接重试会导致：
- 重复展示 token。
- 重复执行 tool call。
- 重复生成写入预览。
- 更糟糕的是，重复提交有副作用的操作。
因此，My-Notion 定义了一个流式续跑协议：
```
interface AgentStreamEnvelope<T> {
  runId: string;
  seq: number;
  event: T;
  createdAt: number;
}
```
客户端只应用 seq > lastAppliedSeq 的事件。服务端通过 AgentRunRecorder 记录所有事件和 checkpoint。这样一来，系统不是靠“猜测当前状态”来恢复，而是依赖显式定义的协议。

3. 另一个例子：写入必须确认

在 My-Notion 中，Agent 想要写入文档或记忆，不允许直接操作数据库。它必须遵循一个明确的流程：
```
Dry-run -> Preview -> User Confirmation -> Commit
```
这个规则绝不是 UI 层的一个小细节，而是系统级的规格。它同时影响了：
- Web Agent 上的工具确认按钮。
- MCP 写工具默认 dryRun: true 的实现。
- CLI 和 Skills 的安全说明。
- 相关的测试和 release checklist。
4. SDD 的优缺点

做了什么：
- 将 Agent Stream、MCP dry-run、CLI 发布、安全写入等关键行为，都写成了明确的规格。
- 用协议来约束代码实现，而不是每次有新需求都重新讨论。
- 让外部 Agent 也能理解和遵守 My-Notion 的安全边界。
为什么这么做：
- AI Agent 的行为不完全可预测，因此系统的边界必须高度可预测。
- 协议比口头约定更容易被测试、被复查、被迁移。
- 当 Web、Mobile、CLI、MCP 同时存在时，规格是唯一能让各方稳定协作的基础层。
实现优缺点：
- 优点是可维护、可复盘、可测试。
- 缺点是规格文档需要持续更新，否则就会变成“历史遗留的文档僵尸”。
- 对团队来说，SDD 要求开发前多做一些设计，但这能有效减少后期返工。
  
  核心观点很明确：SDD 的价值不在于写文档本身，而在于让系统从“靠实现碰巧能工作”，变成“按契约稳定工作”。
  
  四、PDD：让 Agent 也能按工程规范工作
  
  PDD 在这里更愿意理解为 Prompt-Driven Development。这不是让 Prompt 去替代代码，而是把 Prompt、Agent Rules、Skills、Checklist 这些东西，都当作正规的工程资产来管理。
  
  在 AI Native 项目中，Agent 的角色远不止一个聊天窗口。它可以参与：
  - 读代码
  - 改代码
  - 生成测试
  - 同步文档
  - 发布 npm 包
  - 调用 MCP 工具
  - 写入项目进度
  如果没有 PDD，Agent 很容易做出一些“看起来合理，但完全不符合项目规则”的事情。
  
  1. My-Notion 中的 PDD 载体
  
  My-Notion 中存放了几类 Prompt/规则资产：
  - AGENTS.md：项目入口规则，告诉 Agent 当前的架构、目录、验证命令和安全约束。
  - .trae/rules/project-workflow.md：工作流、项目结构和技术约束。
  - packages/my-notion-skills：面向外部 Agent 的可复用 Skills。
  - progress/：阶段性的过程记录，避免 Agent 重复做无意义的探索。
  - milestones/：里程碑索引，帮助 Agent 快速理解项目当前状态。
  - release checklist：发布前必须执行的一系列固定动作。
  这些文件的核心作用不是“给人看的 README”，而是“给 Agent 的工程上下文”。
  
  2. 一个真实案例：CLI 从 beta 推到 latest
  
  最近 My-Notion 将 @mynotion/cli 从 beta 版本推送到 npm 的 latest 标签。这个流程如果靠临场发挥，很容易漏掉步骤：
  - 忘记更新 package version。
  - 忘记同步 Skills。
  - 忘记检查 tarball 中是否还残留 beta 时期的文案。
  - 忘记验证 npm dist-tag 是否正确。
  - 将 npm token 打入日志。
  - 忘记清理 .npmrc.publish。
  但有了 PDD，就可以把 Agent 的执行路径固定下来，变成一个清晰的流程：
```
读 release checklist
确认 package version
同步 Skills
运行 typecheck/test/build
生成 tarball
检查 tarball 内容
使用本地忽略的 token 文件发布
验证 npm latest 是否更新成功
清理本地 token 和 tarball
更新 progress 记录
```
  在这个过程中，Prompt 和规则不是一句“帮我发布一下”的模糊指令，而是一组可执行、可验证的工程约束。
  
  3. 另一个真实案例：下线废弃能力
  
  My-Notion 曾经拥有绘图能力，后来因产品路线调整和后端热路径风险，最终决定下架。这类任务绝不是简单删除一个按钮就能解决。你需要问自己：
  - Web 前端入口移除干净了吗？
  - 历史文档中的绘图块还能安全渲染吗？
  - CLI 和 MCP 是否还暴露着旧的绘图工具？
  - Machine API 是否返回了明确的错误？
  - 相关的 scope 是否已移除？
  - 文档中是否还存在旧能力的字段？
  - 生产环境的 Convex 部署完成了吗？
  这些问题非常适合写进 Agent 的执行 Prompt 中。因为它不是单点代码修改，而是一个需要跨 Web、CLI、MCP、后端和文档统一执行的收口任务。
  
  4. PDD 的优缺点
  
  做了什么：
  - 将项目规则、执行顺序、安全边界、验证命令都写成了 Agent 可读的上下文。
  - 让 Agent 不仅仅是“写代码”，而是能按照项目的整体工作流推进任务。
  - 通过 progress 和 milestones 降低 Agent 的重复探索成本。
  为什么这样做：
  - AI Agent 的能力很强，但它无法凭空知道项目的长期约束。
  - 如果 Prompt 只存在于零散的聊天记录中，既难复用，也难审计。
  - 复杂项目需要让 Agent 按“项目的方法论”工作，而不是按“通用的建议”工作。
  实现优缺点：
  - 优点是 Agent 行为更稳定，跨会话接续能力更强。
  - 缺点是需要维护规则文件，而且规则过多时可能增加 Agent 的上下文负担。
  - 最佳实践不是堆砌规则，而是把关键的安全边界和验证路径写清楚。
    
    说到底，PDD 不是什么“提示词玄学”，而是要把 Agent 的工作方式产品化、流程化、可审计化。
    
    五、TDD：让不确定的 AI 系统有确定的验收线
    
    TDD 通常指 Test-Driven Development，即测试驱动开发。在 My-Notion 中，我不会机械地要求所有功能都必须先写测试，但针对关键链路坚持一个原则：
    1. My-Notion 的验证分层
    
    项目中常见的验证命令包括：
```
# Web
pnpm --filter @notion/web typecheck
pnpm --filter @notion/web lint
pnpm --filter @notion/web build
pnpm ci:ai-smoke# CLI / MCP
pnpm --filter @mynotion/cli test
pnpm --filter @mynotion/cli typecheck
pnpm --filter @mynotion/cli build
pnpm e2e:cli
pnpm e2e:cli:errors
pnpm e2e:mcp
pnpm e2e:mcp:client# Skills
pnpm sync:skills
pnpm sync:skills:package
pnpm sync:skills:check
```
    维护这些命令不是为了“跑起来好看”，而是因为 My-Notion 的交付面实在太多了：
    - Web 改动要保证 Next.js 和 Convex 的类型正确。
    - CLI 改动要保证命令、输出格式和错误契约的稳定。
    - MCP 改动要保证外部 Agent 能正确调用工具。
    - Skills 改动要保证源码、.trae/skills 中的拷贝，以及随包发布的 skills，这三份内容完全一致。
    2. 最近一次发布的 TDD 实践
    
    在 @mynotion/cli@0.1.0 发布到 npm latest 前后，实际跑了这些验证步骤：
    - pnpm --filter @mynotion/cli typecheck
    - pnpm --filter @mynotion/cli test
    - pnpm --filter @mynotion/cli build
    - pnpm sync:skills
    - pnpm sync:skills:package
    - pnpm sync:skills:check
    - npm publish --tag latest --access public
    - npm view @mynotion/cli dist-tags --json
    - npx @mynotion/cli@latest --help
    - npx @mynotion/cli@latest install --check --format json
    最后确认：
```
{
  "latest": "0.1.0",
  "beta": "0.1.0-beta.1"
}
```
    以及安装检查的返回：
```
{
  "ok": true,
  "version": "0.1.0",
  "skillsBundled": true
}
```
    这就是 TDD 在发布链路中的真正价值：不是拍胸脯说“我改完了”，而是让一行行命令去证明“它真的能工作”。
    
    3. TDD 的优缺点
    
    做了什么：
    - 用单测、类型检查、构建、E2E，甚至发布后的 npm view 和 npx smoke test 来做最终验收。
    - 对 CLI、MCP、Skills 这些 Agent 入口，保持更严格的回归检查。
    - 将每次验证的结果写入 progress，方便后续复盘。
    为什么这样做：
    - Agent 产品的失败模式实在太多，不能只靠人肉点点点来验证。
    - 发布包一旦推到 npm，回滚成本比本地修 bug 高得多。
    - 外部 Agent 依赖 CLI 和 MCP 的契约，破坏契约会直接影响到下游自动化。
    实现优缺点：
    - 优点是确定性极强，能及时发现协议漂移和发布问题。
    - 缺点是验证链路会变长，尤其是 E2E 测试涉及真实服务依赖时。
    - 实践中需要根据改动范围选择最小必要的验证集，避免每次都跑全量。
      
      对于 AI 项目，TDD 不是什么“保守”的做法。恰恰相反，它是用一个工程的确定性，去兜住 AI 那天然的不确定性。
      
      六、把四种方法串起来：一个完整任务怎么跑？
      
      如果用 My-Notion 的方式去做一个新功能，通常会这样拆解和执行：
      
      1. DDD：先问领域问题
```
这个能力属于哪个领域？
它是否会引入新的核心对象？
它和 Document、Agent Run、Memory、Tool Result 的关系是什么？
它是否需要新的权限或 scope？
```
      例如，在实现“Agent 写入文档”功能时，领域对象并非“一个按钮”，而是一整套事物：
      - 文档草稿
      - 写入预览
      - 用户确认
      - 提交动作
      - 审计与恢复
      2. SDD：再写协议和契约
```
API 的输入输出是什么样？
tool result 的结构是什么？
错误码如何定义？
是否支持 dry-run？
是否需要 checkpoint？
```
      如果该功能还涉及外部 Agent，则需进一步明确：
      - MCP structuredContent
      - text fallback
      - isError
      - requestId
      - confirmationRequired
      3. PDD：把 Agent 执行路径写清楚
```
Agent 允许做什么？
它禁止做什么？
它是应该先 dry-run，还是可以直接 commit？
修改完成后，需要同步哪些文档？
需要在本地跑哪些验证命令？
```
      这部分内容会沉淀到 AGENTS.md、Skills、progress 或 release checklist 中。
      
      4. TDD：最后用验证收口
```
类型检查能通过吗？
单测覆盖了关键契约吗？
E2E 覆盖了真实链路吗？
发布后做了 smoke test 吗？
文档和代码是否对齐？
```
      这样一来，AI 项目就不再是“拼凑一段 Prompt + 调用几个 API”那么简单了，它变成了一套可持续演进、有章可循的工程系统。
      
      七、这套方法在 My-Notion 中解决了什么问题？
      
      1. 解决跨端割裂
      
      Mobile 端早期通过 /api/chat 和 /api/rag 接口接入 Web 的能力。为了堵住未鉴权的入口，后续补上了 Clerk Bearer token，并在 Web 端增加了兼容路由。
      
      这个问题的闭环是这样的：
      - DDD：Mobile 的 AI 能力属于同一个 Agent/AI 领域，不能独立地随便接一个接口。
      - SDD：/api/chat 和 /api/rag 的请求和 SSE 输出必须保持稳定。
      - PDD：规则中明确 Mobile 必须复用 Web 的 API 鉴权和 Agent Stream 方向。
      - TDD：至少跑通 Web 的 typecheck 和影响范围验证。
      2. 解决 Agent 写入安全
      
      Agent 能写文档是很有价值的，但如果没有确认链路，就非常危险。My-Notion 选择了这样一条路：
```
Dry-run -> Preview -> User Confirmation -> Commit
```
      这种模式让 Agent 从“直接执行者”的角色，转变为“生成方案并等待确认的协作者”。
      
      3. 解决发布不可控
      
      CLI、MCP 和 Skills 都是供外部 Agent 使用的。一旦发布到 npm，任何契约上的变化都会影响使用方。因此发布绝不仅仅是执行一句 npm publish，而是一个完整流程：
      - version bump
      - changelog 更新
      - Skills sync
      - typecheck/test/build
      - tarball 内容检查
      - npm dist-tag 验证
      - npx smoke test
      - token 清理
      - progress 记录
      4. 解决历史功能下线
      
      下线一个废弃的能力，比新增一个功能更能考验工程的边界。My-Notion 的做法是：前端入口移除，历史 block 保留只读降级处理，CLI 和 MCP 不再暴露相关工具，Machine API 返回明确的错误，相关 scope 移除，清理文档，最后部署生产。
      
      这类任务如果没有 DDD、SDD、PDD、TDD 这套方法论支撑，很容易只记得删掉前端按钮，而忘了后端入口或外部 Agent 的工具。
      
      八、给 AI Agent 项目的几个建议
      
      如果你也在做 AI Native 产品，建议不要一开始就追求复杂的框架，而是先建立这几个习惯。
      
      1. 不要先写 Prompt，先定义领域词汇
      
      如果团队对“run”、“tool result”、“memory”、“source”、“confirmation”这些词的理解都不一致，那么 Prompt 写得再漂亮，最终落地时也会走样。
      
      2. 不要只写接口，要写协议
      
      接口回答的是“某次请求返回什么”，而协议回答的是“系统长期如何协作”。Agent Stream、MCP、CLI、Memory 这类能力，都应该用协议的思维去设计。
      
      3. 不要让 Agent 直接拥有副作用权限
      
      写文档、写记忆、删除、归档、发布……这些操作都应该有明确的确认链路或权限边界。尤其是 MCP 和 CLI 场景，将 dry-run 设为默认，是一个非常实用的安全策略。
      
      4. 不要把 Prompt 当临时聊天记录
      
      真正有价值的 Prompt 应该被沉淀成：
      - AGENTS.md
      - Skills
      - Checklist
      - progress
      - milestone
      - release docs
      只有这样，Agent 才能做到跨会话、跨任务保持一致的行为。
      
      5. 不要跳过发布后验证
      
      发布成功不代表真的能用。至少需要做这两步验证：
```
npm view <package> dist-tags --json
npx <package>@latest --help
```
      如果是带 Skills 的包，还需要验证随包发布的资源是否存在。
      
      九、总结
      
      My-Notion 不是一次性的 demo，而是一个需要持续演进的 AI Native 知识工作台。在不断打磨的过程中，我对 PDD、DDD、SDD、TDD 的理解也越来越具体：
      - DDD 解决的是“我们到底在做什么领域”的问题。
      - SDD 解决的是“系统之间如何稳定协作”的问题。
      - PDD 解决的是“Agent 如何按项目规则工作”的问题。
      - TDD 解决的是“我们如何证明它没有坏”的问题。
      它们不是互相替代的关系，而是一条完整的链路：
```
先用 DDD 统一语言
再用 SDD 固化契约
再用 PDD 约束 Agent 执行
最后用 TDD 验证交付结果
```
      如果只做 PDD，Agent 可能很会写代码，但方向不稳定。如果只做 DDD，架构概念很漂亮，但可能无法落地。如果只做 SDD，协议很清楚，但执行过程可能失控。如果只做 TDD，测试很多，但测试的可能是错误的抽象。
      
      而只有把这四者串起来，才更接近理想中的 Agent 工程方式：
      这也是 My-Notion 继续演进时，会长期坚持的一套方法论。

从PDD、DDD、SDD到TDD：基于智能体的工程方法论在My-Notion项目中的完整开发实战攻略

一、为什么 AI Native 项目更需要方法论？

二、DDD：先把领域边界讲清楚

1. My-Notion 的核心领域

2. DDD 在项目结构中的体现

3. DDD 的优缺点

三、SDD：把契约写在代码前面

1. My-Notion 中的 SDD 实践

2. 一个具体例子：流式续跑协议

3. 另一个例子：写入必须确认

4. SDD 的优缺点

四、PDD：让 Agent 也能按工程规范工作

1. My-Notion 中的 PDD 载体

2. 一个真实案例：CLI 从 beta 推到 latest

3. 另一个真实案例：下线废弃能力

4. PDD 的优缺点

五、TDD：让不确定的 AI 系统有确定的验收线

1. My-Notion 的验证分层

2. 最近一次发布的 TDD 实践

3. TDD 的优缺点

六、把四种方法串起来：一个完整任务怎么跑？

1. DDD：先问领域问题

2. SDD：再写协议和契约

3. PDD：把 Agent 执行路径写清楚

4. TDD：最后用验证收口

七、这套方法在 My-Notion 中解决了什么问题？

1. 解决跨端割裂

2. 解决 Agent 写入安全

3. 解决发布不可控

4. 解决历史功能下线

八、给 AI Agent 项目的几个建议

1. 不要先写 Prompt，先定义领域词汇

2. 不要只写接口，要写协议

3. 不要让 Agent 直接拥有副作用权限

4. 不要把 Prompt 当临时聊天记录

5. 不要跳过发布后验证

九、总结

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