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以强模型做代码审计与规划，低成本模型负责实现和复审。
这个思路其实我一直用的是 Shadcn 作者 improve skills https://t.co/law7mEczUW 从刚开始用已经有一段时间了，觉得很不错，它把这个思路约束以后，产出的文档很稳定，简单来说就是使用最强大的模型来做最有价值的工作：比如：深入理解代码库，发现问题，出高质量的计划。 然后把实际执行交给更便宜去完成，skill 本身绝不直接修改代码，只负责产出计划。 主 Skill 包括多种模式，有快速的，也有全面的，但是这个思想真的很不错，大家可以深入了解一下。 他的原目的是做代码 audit 的，其实开发新的功能或者是开新项目都是很棒的。
富哥们的 workflow，Fable xhigh 做 planner/architect，GPT 5.5 xhigh 做 coder，最后 Fable xhigh review。“planning + judge 的成本大概只要几美元，GPT 5.5 xhigh 比 Fable 便宜很多。” 我最近尝试的穷鬼版本： GPT5.5 做 planner/architect，DeepSeek V4 Pro 做 coder，最后 composer2.5 / GPT5.5 用 review-forge 交叉 review。 非常便宜。
是什么
improve 是 shadcn 发布的 Agent skill，核心不是直接写代码，而是审计任意代码库并产出供其他 Agent 执行的实现计划。README 将计划定义为产品本身；元数据显示仓库拥有 9022 stars，创建于 2026-06-10，最近提交于 2026-06-15。它可通过 npx skills add shadcn/improve 安装，并以纯 Markdown 计划连接不同 Agent 或人工执行者。
核心设计
流程依次包含 Recon、Audit、Vet、Prioritize 与 Plan：先识别技术栈、约定、命令和设计文档，再并行覆盖正确性、安全、性能、测试、技术债等九类问题；随后由主 Agent 复核证据、剔除误报、按影响与成本排序，最后生成带文件路径、代码片段、验证命令、完成标准、边界和 STOP 条件的计划。quick、deep、security、branch、execute、reconcile 等模式覆盖不同阶段。
关键洞察 它把高智力工作集中在代码库理解、判断和规格设计，把重复执行交给更便宜的模型，形成 planner、coder、reviewer 的分工。计划还记录基线提交，并支持隔离 worktree 执行和结果复核，降低上下文丢失与任务漂移。
边界与风险 计划质量依赖仓库证据、文档完整度和模型判断；自包含规格不能保证廉价执行者正确实现。多 Agent 审计、交叉 Review 与隔离执行也会增加协调成本，因此仍需要人工确认优先级、范围和最终合并结果。