核心用法
Agentic Coding 是一套将 AI 代理输出转化为可审查、可合并代码的执行框架。其核心是 PACT 循环（Problem-Acceptance-Change-Trace）：
1. Problem Framing — 重述目标与假设，确保理解对齐
2. Acceptance Design — 在编辑前定义可验证的成功标准
3. Change Set — 生成最小有效 diff，避免大范围重写
4. Trace and Test — 提供测试证据与残余风险评估
用户需在 ~/agentic-coding/ 目录维护四份持久化文档：memory.md（偏好配置）、contracts.md（已接受的任务契约）、evidence.md（测试证据）、handoffs.md（交付说明与回滚提示）。
显著优点
- 契约驱动：强制"无契约不编码"，消除模糊需求导致的无限迭代
- 证据链完整：要求"先证失败、再证修复"，避免虚假信心
- 审查友好：微 diff 策略 + 交付包格式，降低 CR 认知负担
- Xcode 专项优化：针对 Swift/iOS/macOS 开发绑定具体 target、模拟器与测试命令
- 隐私安全：全部数据本地存储，零网络外泄
潜在局限
- 认知开销：小型探索性任务可能显得流程过重
- 协作摩擦：需团队接受契约评审文化，与"vibe coding"即兴风格冲突
- 工具依赖：深度集成 Clawic 生态，迁移成本待观察
- AI 幻觉未根除：仅约束输出格式，不保证逻辑正确性
适合人群
- 负责生产 feature、风险重构、回归修复的资深开发者
- 需要向团队/审查者交付"可辩护"代码变更的工程师
- 在 Xcode 生态中追求确定性的 iOS/macOS 开发者
- 对 AI 生成代码持审慎态度、强调验证优先的技术负责人
常规风险
- 僵化应用：对原型或 spike 过度使用 PACT 会拖慢探索速度
- 契约质量依赖：若 acceptance criteria 定义模糊，后续步骤失效
- 证据伪造：AI 可能生成看似合理但未实际运行的测试输出（需人工核验）
- 平台锁定：记忆路径与协议格式与 Clawic 强绑定