跟成熟 coding agent 學設計（13）：CLI 人體工學——讓新工具長得像使用者已經會用的工具
成熟的 coding agent CLI 都收斂到同一套慣例：positional prompt、-p 是 print、exec 是 headless、resume 是一級指令、-C 換目錄；rivumi 直接繼承這套詞彙，把學習成本壓到接近零。
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7 篇文章跟成熟 coding agent 學設計（14）：Onboarding 設計——provider-aware 初始化與即時驗證
空白設定檔勸退人，憑證錯太晚發現更勸退人。五家成熟 agent 都把 setup 做成 first-class state，rivumi 再補上存完 key 立即驗證這一步。
Stainless：從 OpenAPI 持續產生可發布的多語言 SDK
Stainless 以 OpenAPI 加上專屬 config 產生多語言 SDK、文件、CLI 與 MCP；重點不是一次性 codegen，而是 preview、發布與升級的持續產品管線。
CS146S Week 5：Express 拿 28 分、CockroachDB 拿 74 分——agent 就緒度是可以量的
Factory 把「repo 夠不夠格讓 agent 動」拆成八根柱子、五個等級，並公開了實測分數：CockroachDB L4（74%）、FastAPI L3（53%）、Express L2（28%）。核心論點是 agent readiness ≈ codebase 裡確定性驗證迴圈的密度——linter、type checker、測試，這些對 agent 來說是獎勵訊號。
CS146S Week 6：Google 為了讓 AI review 有用，先刪掉 17 條規則
Google 的 AutoCommenter 部署到數萬名工程師身上，論文寫出了整條調校過程：把 17 條「技術上正確但沒價值」的規則停掉，有用率從 54% 升到 66%，目標訂在 80% 才准進下一階段。最後的留言解決率約 40%。AI code review 的瓶頸從來不是抓不到，是抓太多。
CS146S Week 9：一個人接 MCP 沒問題，三百個人接就需要一座門
個人怎麼接工具是偏好問題，組織怎麼接是治理問題——誰能碰什麼資料、金鑰放哪、成本算誰的。Anthropic 自己公布的十個團隊使用紀錄裡有個好指標：安全工程團隊佔了整個 monorepo 自訂 slash command 的 50%。採用不是均勻擴散的，它先在會自己造工具的團隊裡起飛。
CS146S Week 8：把 agent 丟到雲端跑之後，瓶頸從等待變成審查
背景 agent 把「你盯著它跑」換成「它自己跑完開 PR」。三家的做法收斂到同一組零件：隔離環境、外部觸發（issue、Slack、Linear）、產出是 PR。真正的新問題是你變成瓶頸——五個 agent 同時跑完，五份 diff 排隊等你讀，而它們互相不知道彼此存在。