後 Coding Agent 時代的軟體工程：TDD、EDD 與 Context Efficiency

2026 iThome 鐵人賽

DAY 2

Build on Google AI

18th鐵人賽 jcconf2026

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本屆 #JCConf 邀請到 Laurence Chen 分享後 Coding Agent 時代的軟體工程：TDD、EDD 與 Context Efficiency

講題簡介：

Coding Agent 已經成為許多工程師的日常工具，但許多工程師會反問自己：「那還需要學習軟體工程嗎？怎樣子的進步在後 Coding Agent 時代還算是進步呢？」

本 talk 提出一條工程師在後 Coding Agent 時代的升級路徑，分為四個關卡：

Level 1：IDE for agent — 先設置個 LSP，讓 agent 有 IDE 可以用吧。
Level 2：Integration Test-Driven Development — 從 unit test 升級到 integration test，讓 agent 在更早的階段驗證更深層的行為。
Level 3：EDD（Eval-Driven Development） — 傳統測試驗證「功能對不對」，EDD 驗證「agent 的行為對不對」。以實際開發經驗為例：cljfmt 格式化工具在調整縮排後，agent 的 str_replace 操作會因為空白字元不符而反覆失敗，最終整個檔案重寫——大量 token 浪費在一個可以被解決的結構性問題上。一個有效的 skill，能讓 agent 改用 S-expression 結構比對來取代文字比對，真正消除這個 behavioral gap，而不只是告訴 agent 應該小心格式。
Level 4：Context Efficiency — AI 要完成一個任務，不需要讀整個 codebase，只需要讀「任務相關的那幾個檔案」——我們可以稱之為局部子圖（task-relevant subgraph）。這個子圖的大小，直接決定了 context 的消耗量。然而，局部子圖（task-relevant subgraph）的大小，由軟體架構決定，不由模型決定。