暗无天日
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读：Clojure 世界的 AI 代理调教术——四个改变行为的 Skill
内容提要
本文探讨了使用 AI 代理编写 Clojure 代码时的三个行为缺陷，包括忽视 Clojure 包装库、因格式化工具导致的替换失败，以及低效的调试方式。提出了四个技能以改善代理行为，提升代码质量和维护性，具体包括有效使用 REPL、先调研再集成代码、结构化替换文本，以及分离机制与策略。
关键要点
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在使用 AI 代理编写 Clojure 代码时，发现了三个行为缺陷：无视 Clojure 生态的包装库、格式化工具导致的替换失败、低效的调试方式。
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AI 代理在调用 Java 库时，直接写 Java interop 代码，而不考虑是否有现成的 Clojure 包装库，导致代码不够地道，维护成本增加。
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使用格式化工具时，代码修改后可能导致替换操作失败，代理的替换失败模式造成了巨大的 token 浪费。
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代理在调试时使用 println 语句，而不是利用 Clojure 的 REPL，导致调试效率低下。
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行为盲区与知识盲区不同，代理明明知道某些功能却不使用，缺乏正确的默认行为。
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为改善代理行为，设计了四个技能：clj-debug（使用 REPL 调试）、clj-discover（先调研再集成代码）、clj-replace（结构匹配替换）、clj-refactor（机制与策略分离）。
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clj-debug 技能引导代理使用 REPL 进行调试，避免反复编辑代码。
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clj-discover 技能强制代理在写集成代码前先搜索 Clojure 包装库，提升代码质量。
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clj-replace 技能利用 Clojure 的同像性特性，按结构进行替换，避免格式化工具的影响。
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clj-refactor 技能帮助代理将可复用的机制与业务策略分离，提高代码的可维护性。
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设计技能时应关注代理的行为盲区，及时拦截并重定向到正确的行为路径，以提升代理的能力。
延伸问答
AI 代理在编写 Clojure 代码时常见的行为缺陷有哪些？
AI 代理常见的行为缺陷包括无视 Clojure 包装库、因格式化工具导致的替换失败，以及低效的调试方式。
如何改善 AI 代理在 Clojure 中的调试效率？
可以通过使用 clj-debug 技能，引导代理使用 REPL 进行调试，避免反复编辑代码。
clj-discover 技能的作用是什么？
clj-discover 技能强制代理在写集成代码前先搜索 Clojure 包装库，从而提升代码质量。
格式化工具如何影响 AI 代理的代码替换操作？
格式化工具可能导致代码修改后替换操作失败，因为空白字符不匹配，造成 token 浪费。
clj-replace 技能是如何工作的？
clj-replace 技能利用 Clojure 的同像性特性，按结构进行替换，忽略空白差异，确保替换操作不受格式化工具影响。
行为盲区与知识盲区有什么区别？
行为盲区是指代理明明知道某个功能却不使用，而知识盲区是代理不知道某个功能的存在。
