他試遍所有 AI coding 工具後，只留下一句話：直接跟它講

他從 Claude Code 遷移到 Codex CLI，試遍第三方工具後全部放棄。資深開發者的 AI coding 工作流拆解：為什麼模型行為品質比功能多寡更重要，以及這套做法的適用邊界。 ⭐ 文章深度讀：拆解了模型行為品質的判斷標準和工具取捨邏輯 → https://heymaibao.com/just-talk-to-it-peter-steinberger/ 📝 懶人包 ∙ AI 寫程式工具的真正差異在模型的行為品質，不在功能多寡。會主動讀檔案、會推回不合理需求的模型，比多裝幾個外掛有用得多。 ∙ 第三方 AI 寫程式工具正在被模型公司的官方命令列工具壓縮空間，大多數外掛協定 (MCP) 其實應該做成命令列工具就好。 ∙ 與其堆工具鏈和寫詳細規格書，不如培養跟 AI 代理對話的直覺。管理 AI 代理的技能跟管理工程師的技能高度重疊。 ∙ 我的觀察：他嘴上說反工具鏈，但自己同時開 3-8 個終端視窗、維護 800 行設定檔、用背景任務工具管背景任務，這本身就是一套非正式的工具鏈。半年內方法論 180 度轉彎，說明現在的「最佳做法」保質期可能很短。 📚 參考資料 Just Talk To It - the no-bs Way of Agentic Engineering → https://steipete.me/posts/just-talk-to-it