一、什麼是 Coding Agent？
在傳統的 AI 輔助開發工具中，AI 扮演的是「顧問」角色——你寫程式碼，它在旁邊給建議。Coding Agent 徹底翻轉了這個模式：你描述目標，AI 自己動手寫。[4]
OpenClaw 的 Coding Agent 是一個可安裝的 Skill（技能模組），安裝後你的 AI 代理就具備了：
- 讀取程式碼：瀏覽專案結構、理解程式碼邏輯與依賴關係
- 修改檔案：新增、編輯或刪除原始碼檔案
- 執行指令：在 Shell 中運行測試、建構與部署命令
- Git 操作：提交變更、建立分支、推送到遠端倉庫
- 自我修正：當測試失敗或編譯錯誤時，自動分析錯誤並修正
簡單來說，它把你的 OpenClaw 代理從「能聊天的 AI」升級為「能寫程式的工程師」。[3]
二、安裝與啟用
2.1 透過 ClawhHub 安裝
Coding Agent 在 ClawhHub（OpenClaw 的技能市場）中以 coding-agent 名稱發布：[2]
npx clawhub install coding-agent安裝完成後，Skill 的定義檔會被放置在 ~/.openclaw/skills/coding-agent/skill.md。[8]
2.2 驗證安裝
openclaw doctor執行 doctor 確認 Coding Agent Skill 出現在已安裝技能清單中。如果沒有出現，檢查 ~/.openclaw/skills/ 目錄下是否存在 coding-agent 資料夾。
2.3 選擇適合的模型
Coding Agent 的表現高度依賴底層語言模型的程式碼能力。推薦的模型配置：
| 用途 | 推薦模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 複雜架構設計 | Claude Opus 4.6 | 最強推理能力，適合大型重構 |
| 日常開發任務 | Claude Sonnet 4.6 | 速度與品質的最佳平衡 |
| 快速原型 | Claude Haiku 4.5 | 回應最快，成本最低 |
三、實戰工作流
3.1 基本用法：自然語言下指令
安裝 Coding Agent 後，你可以透過任何已連接的 Channel（CLI、Telegram、WhatsApp）向代理下達開發指令。以下是幾個典型的使用場景：
修復 Bug：
「登入頁面在輸入錯誤密碼後沒有顯示錯誤訊息，幫我找出問題並修復」新增功能：
「在用戶設定頁面新增一個深色模式切換按鈕，用 CSS 變數實現主題切換」重構程式碼：
「把 utils/helpers.js 中的 callback 函式全部改寫為 async/await」Coding Agent 收到指令後會：(1) 掃描相關檔案 → (2) 規劃修改方案 → (3) 執行修改 → (4) 運行測試驗證 → (5) 回報結果。[1]
3.2 進階：多步驟開發流程
Coding Agent 的真正威力在於處理需要多個步驟的複雜任務。例如：
「建立一個 Express.js REST API，包含 /users 的 CRUD 端點、
JWT 認證中介層、輸入驗證，並寫好對應的單元測試」代理會自動拆解為子任務：設定專案結構 → 安裝依賴 → 建立路由 → 實作認證 → 撰寫測試 → 執行測試 → 修復測試失敗。整個過程可能涉及十幾個檔案的建立與修改，但你只需要下達一條指令。
3.3 搭配 OpenCode 使用
OpenCode 是 OpenClaw 生態系中另一個熱門的開發工具。透過 Coding Agent + OpenCode 的組合，你可以在終端機中實現接近 Claude Code 的開發體驗，但透過 OpenClaw 的通道系統，你還能從手機遠端觸發開發任務。[6]
四、與其他 AI 開發工具的比較
| 特性 | OpenClaw Coding Agent | GitHub Copilot | Cursor |
|---|---|---|---|
| 運作模式 | 自主代理（多步驟） | 嵌入式補全 | IDE 內對話 |
| 執行能力 | 可執行 Shell、修改檔案 | 僅建議程式碼 | 可執行有限指令 |
| 遠端控制 | 支援（透過通訊軟體） | 不支援 | 不支援 |
| 模型選擇 | 自由（任何 LLM） | GPT-4o / Claude | 多模型可選 |
| 開源 | 是 | 否 | 否 |
| 自我修正 | 支援（測試失敗後自動修正） | 不支援 | 部分支援 |
核心差異在於「代理 vs. 工具」的定位。Copilot 和 Cursor 是開發者的工具——你仍是主導者。Coding Agent 則是開發者的代理——你描述目標，它自主完成。[7]
五、安全注意事項
Coding Agent 擁有對你的檔案系統與 Shell 的完整存取權限。這意味著它既是生產力倍增器，也是潛在的安全風險點。[5][9]
5.1 必要的防護措施
- 使用獨立的開發環境：在 Docker 容器或虛擬機中運行 Coding Agent，避免直接在生產伺服器上使用
- 版本控制作為安全網：確保所有程式碼都在 Git 版本控制下，任何代理的修改都可以回溯
- 審查再合併：將代理的修改視為「初級工程師的 Pull Request」——功能上可能正確，但需要資深工程師的 Code Review
- 限制 Shell 權限：透過 OpenClaw 的權限設定，限制代理可執行的 Shell 指令範圍
- 不要存放密鑰：確保
.env檔案與 API 金鑰不在代理可存取的 Workspace 中
5.2 已知風險
CrowdStrike 的研究指出，OpenClaw 的 Skill 系統可能成為供應鏈攻擊的載體——惡意的 Skill 定義檔可以誘導代理執行任意指令。[5] 在安裝任何第三方 Skill 之前，務必檢查其 skill.md 的內容。
六、最佳實踐總結
- 從小任務開始：先讓 Coding Agent 處理 bug 修復或小型功能，觀察其輸出品質再逐步擴大範圍
- 提供清晰的上下文：告訴代理專案使用的技術棧、編碼風格與測試框架
- 善用 Workspace 隔離：不同專案使用不同 Workspace，避免代理混淆上下文
- 搭配 Hooks 自動化：使用 Hooks 在代理完成程式碼修改後自動觸發 CI/CD 流程
- 定期更新 Skill：Coding Agent 會持續改進，透過
npx clawhub install coding-agent更新至最新版本
結語
Coding Agent 代表了軟體開發的一個重要轉折點：從「人寫程式、AI 輔助」到「人定義目標、AI 執行開發」。[3] 這不是取代工程師，而是將工程師從重複性的實作工作中解放出來，專注於更高層次的架構設計與產品決策。
要開始使用 Coding Agent，建議先完成 OpenClaw 的基礎部署，再按照本文的步驟安裝與設定。如果你對 AI 輔助開發的更廣泛趨勢感興趣，也可以參閱我們的《Vibe Coding 工作流程》深度分析。
