AI Agent修一个小问题，为什么经常最后改出一个巨大Diff？本文从任务边界、公共模块、最小修改原则、可选优化和影响范围控制等方面，解析Agent自动改代码时最容易出现的“修改过度”问题。

AI Agent执行长任务时中途断掉，为什么恢复后经常重复扫描、重复修改甚至推翻之前结果？本文从Checkpoint、任务状态、阶段性Commit和恢复流程等方面，解析长任务如何做到可暂停、可恢复。

AI Agent明明提示任务已完成，为什么开发者仍然不敢直接合并？本文从测试证据、Build、Diff检查、未验证项和交付清单等方面，解析Agent任务从“代码写完”到“真正可交付”的关键差异。

AI Agent同时处理多个任务后，为什么分支越来越难合并？本文从任务隔离、分支过期、公共模块冲突、主分支同步和任务拆分等方面，解析多Agent开发中的Git工作流问题。

AI Agent修完Bug以后，为什么Diff里经常留下大量日志、Mock和临时配置？本文从调试过程、Cleanup、Diff审核和任务收尾等方面，解析如何让Agent最终只保留真正必要的代码修改。

AI Agent能调用的搜索、终端、测试和代码工具越来越多，为什么工具越多反而更需要正确的执行顺序？本文从搜索、日志、测试、终端和代码修改等环节，解析Coding Agent如何选择更合理的工具路径。

AI Agent执行长任务为什么容易出现“前面正确、后面跑偏”？本文从任务状态、阶段目标、Checkpoint、任务边界和进度清单等方面，解析长任务中保持Agent执行方向稳定的方法。

AI Agent执行长任务为什么容易出现“前面正确、后面跑偏”？本文从任务状态、阶段目标、Checkpoint、任务边界和进度清单等方面，解析长任务中保持Agent执行方向稳定的方法。

AI Agent为什么在新项目表现很好，进入旧项目后却容易误判？本文从代码地图、项目文档、规则文件、上下文管理等方面，分析为什么AI编程越来越需要Agent-ready代码库。

AI Agent为什么在新项目表现很好，进入旧项目后却容易误判？本文从代码地图、项目文档、规则文件、上下文管理等方面，分析为什么AI编程越来越需要Agent-ready代码库。