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Short Leash：一个资深开发者的 AI 编程方法论

Short Leash：一个资深开发者的 AI 编程方法论

okTurtles 创始人 Greg Slepak 发表文章，提出「Short Leash」（短绳）AI 编程方法。与流行的「Vibe Coding」不同，该方法强调开发者必须全程参与，通过 diff 审查、频繁干预和逐行代码审查来保证质量。

2026年7月2日，okTurtles 创始人 Greg Slepak 发表了一篇引发广泛讨论的文章——The Short Leash AI Coding Method For Beating Fable。这篇文章是他在安全关键软件领域使用 AI 编程代理一年多研究的总结，提出了一个与当前主流截然不同的方法论。

Vibe Coding 的问题

过去一年，「Vibe Coding」成为流行概念——开发者用12个并行 AI 代理，由一个编排器管理，自动写代码、自动审查，开发者甚至可以去喝咖啡。Slepak 对此持尖锐批评：

这是人类不可能理解自己代码库的方法。AI 会多次偏离轨道，你只会在真正使用软件时才发现问题。

问题的核心在于：即使在安全关键领域，LLM 生成的代码虽然「能跑」，但往往低效且丑陋。Slepak 指出，模型无法超越训练数据进行真正的推理，在训练数据稀缺的专业领域尤其严重。

Short Leash 方法

「Short Leash」（短绳）方法的核心原则是：始终保持人类在循环中。具体实践包括：

  • 规划先行：使用规划阶段研究任务，用任务追踪技能将大任务拆分为步骤
  • 永不 YOLO：不使用「dangerously skip permissions」模式
  • Diff 审查：使用在权限提示中显示 diff 的编程代理，逐行分析 AI 提议的变更
  • 频繁干预：一旦发现 AI 要做不该做的事，立即拒绝权限
  • 子任务提交：每个子任务完成后立即 commit，防止 AI 删除已完成的工作

AI 代码审查的黄金法则

Slepak 提出了一个重要观点：仅由人类或仅由 AI 审查的 PR 都会比两者结合审查有更多错误。AI 充当 linter 快速捕获常见错误，人类则负责更高层次的方向性问题。

他强调的关键规则是：使用 AI 辅助的 PR，作者必须自己逐行审查。因为 AI 辅助的 PR 本质上是「AI 提交、人类辅助」的 PR，人类必须理解自己提交的每一行代码。

对开发者的启示

这篇文章引发了 HN 上的热烈讨论（30条评论）。核心启示包括：

  1. AI 编程不是「自动写代码」，而是「人机协作」
  2. 在专业领域，人类专家的判断仍然不可替代
  3. 开发者的核心竞争力正在从「写代码」转向「审查代码和系统设计」
  4. 过度依赖 AI 会导致对代码库理解的丧失

Slepak 的方法虽然保守，但它回答了一个关键问题：在追求效率的同时如何不牺牲质量。对于那些在专业领域工作的资深开发者来说，「短绳」可能比「自动驾驶」更可靠。

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