人机协同的代码迁移 | AI生成和翻译
回顾我们的会话——我仅在开始时通过sessions_spawn委派了一次任务（子代理完成了主要的CI3→CI4迁移工作：25个控制器，32个模型）。此后，所有其他操作我都是直接使用内置工具完成的：
- 文件编辑（
edit，write）——修复损坏的define()调用、语法错误、命名空间问题 - 文件读取（
read，exec）——诊断错误、检查文件内容 - Shell操作（
exec）——运行curl测试、执行docker cp、使用grep和sed进行批量修复 - 进程调试——追踪堆栈轨迹、修复CI4数据库API调用（
result()→getResult()）
形成的模式是：编码代理处理前期大规模的迁移工作，而我处理后续的针对性调试。一旦发现错误，我可以在1-3次工具调用内直接修复，无需再启动另一个代理。
因此直接回答：对于大型、非结构化的任务（构建、大规模重构、探索陌生代码库），我会进行委派。而对于已知的、针对性的修复（例如修复特定错误或更新特定文件），我的直接工具更加快速且精准。