別讓 AI Agent 把你的 Repo 搞崩：從『風險評估』導向的開發新範式 | Stop Letting AI Agents Wreck Your Repo: The Evaluation-First Development Paradigm
在 AI 瘋狂寫 Code 之前，先給它一套『生存守則』。| Before the AI goes wild with code, give it a set of 'Survival Rules'. 🔎 工具速覽 / AT A GLANCE Category AI Agent Governance / Software Engineering Pricing Open Source (Free) BestFor Enterprise repos, Open source maintainers, Teams adopting AI coding agents GitHub Stars ⭐ 22 🚀 引言 / Introduction （前輩咖啡時間 ☕️） 各位在第一線肝 Code 的工程師，你們有沒有遇過這種狀況：老闆看完某個 AI Demo 後，眼睛發光地跟你說：『欸，現在 AI 這麼強，我們直接把 Agent 丟進 Production Repo，讓它幫我們把那疊修不完的 Bug 全解決掉吧！』 當時你可能在喝下午茶雞排，差點被嗆到。因為身為系統設計顧問，我太清楚 AI Agent 的『毀滅性』了。它們就像個極其勤奮但完全沒有常識的實習生，如果不給它明確的邊界（Guardrails），它能用最優雅的語法，幫你把整個系統優化到『完全跑不動』。目前的 AI Coding 工具大多專注於『如何寫快』，卻很少有人討論『如何安全地寫』。這就是為什麼我最近在關注 `agent-workflow-kit`。它不提供新的 LLM，而是提供一套『風險評估』的邏輯，告訴你：在 AI 觸碰你的代碼之前，你應該設定多少級別的限制。這不是在阻礙效率，而是在救你的肝。 🛠️ 核心功能 / Key Features ### 核心功能：從『盲目信任』轉向『量化評估』 `agent-workflow-kit` 的核心邏輯非常簡單且暴力：**Evaluation-first（評估先行）**。它不再讓 AI 直接跳進 Codebase，而是強迫開發者先走一遍這套流程： 1. **風險評分 (Risk Scoring 0-16)**：它提供一套指標，幫你判斷這個 Repo 是『玩具專案』還是『觸之即崩的核電廠』。根據複雜度、依賴關係和影響...
