本篇文章更新時間：2026/02/02
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內容目錄
重新思考 AI Coding Agent 的極簡哲學：讀《What I learned building an opinionated and minimal coding agent》有感
編輯前言：這篇文章適合任何正被「愈來愈臃腫、愈來愈黑箱」的 Coding Agent 環境搞得心力交瘁的人。作者以多年實作經驗，反其道而行，打造出一個徹底極簡、徹底可控的 coding agent：pi-coding-agent。
核心觀點 (Key Takeaways)
- 控制上下文（Context Engineering）比什麼功能都重要：越能掌握模型看到什麼，輸出越穩定、越可預期。
- 極簡工具集其實就夠了：read / write / edit / bash 四個工具，搭配良好提示詞即可滿足大部分 coding 工作。
- 拒絕黑箱，重視可觀察性：主流 agent 喜歡藏東藏西，pi 的哲學是「全部看得見、全部可追蹤」。
深入解析
整篇文章其實是作者多年使用 ChatGPT、Cursor、Claude Code、Codex 到各種 coding agent 後的反思。他真正要解決的問題不是「功能不夠多」，反而是功能太多、失控、又不透明。以下我整理幾個最有啟發的主題。
1. pi-ai：統一 LLM API 的真實挑戰
作者提出一句我很有共鳴的觀點：
“Context engineering is paramount.”
主流 coding agent 在後台塞了一堆看不到的 prompt、看不到的工具、看不到的中介上下文，使用者根本無法掌控模型所見。為了擺脫這種混亂，他打造了自己的 API 層 pi-ai，整合各大 LLM 提供者（OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Groq…）。
這段的亮點包括：
- 支援中途跨模型、跨供應商交接上下文（context handoff）
- 完整支援 abort、streaming、工具呼叫
- 自建模型註冊（models.dev + OpenRouter）
我覺得這特別有價值，因為現在的 LLM 開發其實就是「多模型世界」，能自由切換是未來必需品，而不是額外附加的功能。
2. pi-tui：重新思考 Terminal UI
作者選擇不用 Ink / Blessed / OpenTUI，而是自己寫一個極簡 TUI。核心概念是：
- 採用 retained mode
- 透過 differential rendering 減少閃爍
- 完全利用 terminal 天生的 scrollback（而不是接管整個畫面）
這種做法的結果是：
- 更接近 Claude Code 的互動體驗
- 還有完整捲動與搜尋能力
- UI 反而更簡潔、更好維護
讀到這裡，我突然意識到：有時候不是要打造華麗的 UI，而是要避開不必要的複雜度。
3. pi-coding-agent：徹底的「少即是多」
我最喜歡的部分在於這段哲學性的取捨。
Minimal system prompt
不到 1000 tokens，且清楚、簡潔、無多餘指示。作者的觀點也一針見血：
“Models inherently understand what a coding agent is.”
換句話說，不需要巨量的 system prompt，因為前沿模型早已被 RLHF 訓練得很能理解 coding 工作流。
Minimal toolset
只有：
- read
- write
- edit（surgical edit）
- bash
這聽起來簡陋，但因為 LLM 本來就懂這些操作的行為模式，效果反而穩定且高可控。
幾項刻意刪掉的功能
- 沒有 to-do 系統
- 沒有 plan mode
- 沒有背景 bash
- 沒有 MCP（模型上下文污染過大）
- 沒有子代理（sub-agent）
刪減理由很務實：
- to-do 與 plan mode 會降低模型品質（增加上下文負擔）
- 背景 bash / sub-agents 不透明
- MCP 會塞進成千上萬 token 的工具描述
取而代之，作者提倡：
- 用 markdown 文件記錄計畫（PLAN.md）
- 用 tmux 處理長時間程序
- 想要 sub-agent？直接用 bash 啟動另一個 pi session 就好
這些全部回到同一個哲學：避免黑箱，保持可觀察性。
筆者心得與啟發
我讀完最大的感受是：作者其實不只是寫了一個 coding agent，他是在替整個「AI coding 工作流」做哲學重構。
幾個特別打中我的反思：
- Coding agent 的真正價值不是功能，而是可預期性與透明度。
- 越多自動化不代表越好，反而容易讓模型迷失。
- Context engineering 是我們目前最應該（卻最少工具支持）的一塊能力。
pi-coding-agent 像是一種「回到原點」的嘗試：
- 工具極簡
- prompt 極簡
- UI 極簡
- 但「控制力」極強
這種哲學讓我開始重新檢視自己使用 coding agent 的習慣：是否太依賴「智慧」、太少關注「可控性」？是否過度依賴 sub-agent、過度塞工具、過度信任模型自動規劃？
對我來說，這篇文章最有價值的不是它介紹了一個新工具，而是它反覆提醒我：
AI 工具越來越強，但我們需要的可能不是更多功能，而是更少、更可控、更透明的功能。
未來我也想試著把自己的 coding agent 工作流程做一次「極簡化」，看看能不能得到更乾淨、更強韌的開發體驗。