English(EN) I ran 42 more agent sprints on a harder task. Here's what the workflow didn't fix.

Coding agent 工作流在 Claude 和 Codex 模型上进行测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-12 23:23

一位开发者进行了一项实验，以测试 Scrum 工作流在七种不同 AI 模型上的编码代理的有效性，其中包括 Anthropic 的 Claude（Haiku、Sonnet、Opus 5.5）以及来自 Codex CLI 的模型（GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol、GPT-5.6 Sol、GPT-6 Astra）。该工作流提高了某些模型的流程完成度和降低了成本，但并未持续提高代码的正确性，也并非对所有模型都带来均等的好处。开发者自己的评分脚本中也发现了一个错误并已纠正，这改变了一些初步发现。 AI

影响提供了关于不同 LLM 的当前编码代理工作流的实际应用和局限性的见解。

排序理由开发者的个人实验和对 AI 编码代理的分析。

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Coding agent 工作流在 Claude 和 Codex 模型上进行测试

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Signal score: 14 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
Newsworthiness bucket: Commentary; 开发者的个人实验和对 AI 编码代理的分析。
Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
Topics: product, other; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
AI-industry relevance: High; Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness: Breaking (< 6h); Fresh story with cross-source coverage still developing. Ranking may shift as more sources report.

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报道来源 [1]

dev.to — Claude Code tag TIER_1 English(EN) · Huzair Saputra · 2026-11-12 23:23

我针对一个更难的任务运行了另外 42 次代理冲刺。以下是该工作流程未能解决的问题。

<p>In the <a href="https://dev.to/huzair_saputra/i-benchmarked-a-scrum-workflow-for-ai-coding-agents-heres-what-it-fixed-and-what-it-costs-4aja">first post</a> a Scrum workflow for coding agents looked clean: with the skill, 6 of 6 runs met every item of the Definition of Done, a…

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报道来源 [1]

我针对一个更难的任务运行了另外 42 次代理冲刺。以下是该工作流程未能解决的问题。

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