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反馈文档问题

Chat

Chat 把 Coding Agent 的消息、过程和工具活动整理成可阅读的时间线。它适合跟进任务、检查证据,并在不离开上下文的情况下继续追问。

结构化 Chat结构化 Chat

阅读 Agent 过程

一个 Turn 通常包含:

  • 你的任务或后续要求;
  • Agent 的计划或阶段性说明;
  • 文件读取、编辑与命令执行等活动;
  • 最终结果、验证和仍需注意的风险。

过程区域可以折叠。日常跟进先看结论和验证,需要审计时再展开具体活动。

写清楚任务

好的首次消息通常包含:

  1. 想达到的结果;
  2. 允许修改的范围;
  3. 不能破坏的现有行为;
  4. 需要运行的验证;
  5. 何时必须停下来询问。

后续消息尽量引用当前结果中的具体问题,例如“补上取消场景的测试”,而不是只说“继续优化”。

模型与权限

不同 Provider 会暴露不同的模型、推理强度、服务层级与权限控制。Farming 只显示当前 Provider 和 Session 实际支持的选项。

模型与运行控制模型与运行控制

放宽权限会减少确认步骤,也会扩大 Agent 能执行的操作范围。只在可信仓库和明确任务中使用,并优先采用能够满足任务的最小权限。

中断与跟进

如果任务方向明显错误,可以停止当前 Turn,再发送更精确的要求。网络超时不等于操作一定失败;重新发送可能导致重复修改,因此应先检查文件、Git 状态和 Agent 当前显示的结果。

切换到 Terminal

需要原生 CLI 交互或完整 PTY 输出时,可以切换到 Terminal。Provider 支持的 Session 会继续使用同一个 Agent 身份和 Workspace。

Farming 是一个开源、自托管的 AI Coding Agent 工作区。