基于大模型和 Coding Agent 能力的突飞猛进，最近几个月，我的「古法编程」率成功的由 10% 变成了 0% —— 基本没有一行代码是我手写的。然而 生产力的提升却暴露出了现有大模型在长程代码开发上的很多短板：在 Opus 和 Sol 代替我通宵达旦的写下一行又一行代码的同时，它们也为我写出了一个又一个的逻辑陷阱和 BUG 。在与 AI 不断的斗智斗勇和不断的翻车中，我沉淀出了几个可面向所有代码项目开发 skill ，它们都诞生于一个共同的短板： 一套在大模型看来「看起来成功」的代码，其实满是漏洞和缺陷 。 false-green —— 当 Agent 自认为自己的测试代码有用 一键安装： npx skills add shaokeyibb/hikarilan-skills --skill false-green 在日常开发中，为了确保代码的质量，开发者一般都会为项目建立丰富且复杂的单元测试 —— 大模型也会。然而很遗憾的是即使是目前的主流 SOTA 大模型仍然未能学会写出「高质量且真正有用」的单测代码，它 们经常写出一些「为了覆盖率而覆盖」的单测，实...