接手陌生代码库，我用了很多年的仪式是画 mindmap、写 wiki——慢，但画完脑子里是有一张图的。现在最直接的提效办法看着是把仓库丢给 AI 要一份摘要，但"读过一份好摘要"和"脑子里有那张图"是两件事。这篇写我定下来的分工：AI 只负责找路，代码还是我自己读。附五个固定使用的 code reading prompt、四种防止被 AI 带偏的验证手段、怎么用 graphify 存结构和 PKB 存判断把地图沉淀下来（省得每个会话都从零 grep），以及怎么把唯一能自动化的那条验证做成 skill 的硬门槛。最后是读懂之后接 OpenSpec 的档位选择——"写代码这一步反而要降档"是最反直觉的一条。

我这个博客仓库有 611 篇 Markdown、791 个文档源文件，可我问 AI “我以前是怎么讲鉴权的”，它照样答不上来。存了等于没存。这篇给一套后端工程师能长期跑下去的方案：先按“AI 知道 / AI 不知道”把知识分层，再用“源文件是唯一事实源、索引全部可重建”的四层结构去存，组织上 Tree 做骨架 Graph 做补充，检索上从目录到混合检索到图检索三级递进。附可抄的目录结构、frontmatter 规范、reindex 脚本骨架、工具三档选型，和一份精选论文清单。

Anthropic 那篇《Building Effective Agents》我隔一阵就翻一遍，每次读都有点新体会。这篇是我第 N 次重读后的笔记：先把 workflow 和 agent 掰扯清楚，再把五种 workflow 模式和真正的 agent 逐个过一遍，重点讲什么时候该用、什么时候别用，最后落到一张选型表和一份落地清单。核心就一句话——别一上来就上 agent，能用简单模式解决的，绝不加复杂度。

Claude Code 和 Codex 把写代码这件事的速度推到 5 倍、10 倍，但人脑的阅读速度还是那个阅读速度。结果是：MR 排成长队，reviewer 心虚地点 Approve，bug 一个接一个上线。不看不放心，全看没时间——这篇文章给你一套既要速度又要质量的 review 分层策略。

很多人以为从 Cursor 迁到 Codex 只是把 .cursor/ 改成 .codex/，结果第一天就撞墙。真正难迁的不是目录，而是概念：Rules、Commands、AGENTS、Skills、Hooks、Sandbox、Approval 在两边的含义并不一样。结合官方文档和我在博客仓库里的真实迁移痕迹，聊聊怎么迁、先迁什么、哪些坑最容易踩。

用自己手写的 lazy-form-workflow 和 LangGraph 对照，聊聊 "把复杂流程当图来跑" 这件事：图怎么建、边怎么跳、状态怎么传，以及 AI 决策节点该放在哪。

复杂流程不是靠"更长的 Prompt"解决的，而是靠可拆分的 SubAgent、可审计的 A2A 消息契约、可复用的 MCP 工具，以及"先声明后执行"的 workflow 把不确定性关进笼子里。

你以为 Prompt 只是"和 AI 聊天"？错了。现代 Prompt 可以执行命令、调用工具、定义工作流——它已经从"自然语言"进化成了"可执行的程序"。本文通过 Cursor 的 Rules、Commands、MCP Tools 和 OpenSpec 案例，手把手教你把 Prompt 变成真正的"代码"。