这篇讲了什么
作者张立行分享自己使用Coding Agent的实践，覆盖Token消耗监控、Skill与程序化服务的边界、Agent自主修复系统，以及模型分层调用与行业落地判断。
解决了什么问题
- Token羊毛期该沉淀哪些长期资产？
- Skill和程序化服务的边界怎么划？
- 如何让系统自己派Agent修复故障？
- 不同模型该怎么分工调用？
- 行业经验如何与Agent结合放大？
我们的观察
- 高频重复场景程序化后，边际成本远低于Agent现场处理
- 写代码与审代码交给不同Agent，是可控自动化的前提
- 行业know-how是Agent训练数据里最缺的部分
作者金句
一个场景用得越频繁，越不该继续靠 Agent 现场处理，而是该把它变成程序。