📖 AI 总结

DoorDash 构建了一套基于多 Agent LLM 的系统，用于自动清理代码库中过期的 Feature Flag。其实验平台在约 623 个代码仓库中管理着 6 万多个 Flag，其中 1000 多个已过期。系统采用两阶段工作流：编排 Agent 从 Jira 获取工单并查询实验平台元数据，经工程师审批后，由清理 Agent 在隔离的 Git Worktree 中定位引用、修改代码与测试，并通过构建、覆盖率及静态分析验证后才创建 PR。在 50 个过期 Flag 的评估中，系统为 45 个生成了可用 PR，平均耗时 13.8 分钟、成本 4.79 美元，远低于人工所需的 1 至 2 小时，且未发现 Bug 或回归问题。该方案突破了传统 AST 规则方法在依赖注入场景下的局限，为大规模技术债务治理提供了可复用的工程范式。