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第一次上线站点。 有实战经验的佬指点一二吧。 AI我也会问。 先看看佬有什么经验可以分享。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
最近看了不少vibecoding或者说是一些ai编写代码的文章,也做了一些实战.但是对于工程化vibecoding还是有一些混乱.此贴想收集一些大家读过的好文章或者是自己的一些实战经验. 先分享一下我 最近看过的 还不错的文章---- 来自得物技术团队的 基于 Harness + SDD + 多仓管理模式的 AI 全栈开发实践｜得物技术 来自美团技术团队的 用Agent评测思路管理AI Coding —— 31万行代码AI重构的实践 大模型 - 用Agent评测思路管理AI Coding —— 31万行代码AI重构的实践 - 美团技术团队 - SegmentFault 思否 来自git上的一个开源项目 tukuaiai/vibe-coding-cn: Vibe Coding 从入门到精通教程｜AI 结对编程工作流｜Prompt、Skill、Workflow、上下文管理、codex实战指南 再分享一下我最近的实战经验 ---- 工具选用codex客户端.skill配置了网上很火的superpowers这一套技能.流程选用sdd的流程.这个开发过程一开始和黑盒差不多了----因为一开始做的时候刚刚开始接触vibecoding,讨论出来规格文档以后就让它按sdd流程来了,虽然纯黑盒.但是不得不说gpt5.5模型能力还是很强的,按照流程不管他,自写自测写出来的效果还可以.但是这个黑盒的问题让我有些苦恼,自己参与感感觉不多,最大的参与可能就是看效果如何发现一些自己不满的地方让它改正. *希望大家可以回复一些自己对这方面的看法或者经验又或者分享一些自己看过的觉得不错的文章.* 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
现在用gpt-5.5现在感觉很降智不喜欢理解代码并且幻觉有点严重。使用goal命令往往达不到很好的效果，经常出现失忆即使在使用plan和Grill with Docs之后。这个是目前ai给我的流程。 主流程： Intent → Clarify → Evidence Pack → Goal Plan → Review → Execute → Verify → Cleanup → Ship 循环规则： Clarify 阶段发现需求不清 → 回 Clarify，更新 CONTEXT.md 稳定事实。 Evidence Pack 阶段证据不够 → 继续查代码、测试、日志、配置、调用链。 → 证据够了再 Plan。 Goal Plan 被审查出漏洞 → 回 Evidence Pack 或 Goal Plan。 → 补证据、改计划，不直接执行。 Execute 实现失败 → 用 diagnose 找根因。 → 同一方向失败 2 次，停止乱改，回 Evidence Pack。 Verify 测试/实测失败 → 回 Evidence Pack。 → 重新确认根因和相关代码，不凭感觉补丁。 Review 发现 bug/架构风险 → 回 Execute 或 Goal Plan。 → 修完再 Verify。 Cleanup 后测试失败 → 回滚/修正 cleanup。 → 保持功能不变，再 Verify。 退出条件： 功能已实现。 测试和必要实测通过。 日志无新阻断。 plan 写最终状态。 CONTEXT.md 只更新稳定事实。 剩余风险已说明。 Blocked 条件： 同一阻塞连续 3 轮无法推进。 必需外部工具/权限不可用。 缺少不可替代的用户决策。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
大家好，最近开源了一个自己做的本地字幕工具 Fast Sub 。 GitHub： https://github.com/ryviuszero/Fast-Sub 项目主要是给视频 / 音频生成字幕，也支持字幕翻译、双语字幕和字幕烧录。现在 Windows 和 macOS 都已经打包好了。 目前主要功能大概是： 本地视频 / 音频生成 SRT 字幕 支持 Faster Whisper / whisper.cpp 支持字幕翻译、双语字幕 支持字幕烧录 支持本地模型和 OpenAI-compatible API 默认本地处理，远程 API / Web provider 需要显式选择 转录质量方面，Whisper large-v3 / v3 turbo 这一代已经很不错了，普通播客、课程、视频内容基本够用。 翻译这块我做了一些 benchmark 。CLI 里现在有 bench 和 bench-translate ，转录主要看 WER / CER ，翻译主要看 BLEU / chrF ，同时也记录 exact match 。实际结果是：NLLB 本地翻译可用，但会有一点生硬；本地 Qwen3 4B 的字幕翻译效果挺惊喜，在我的测试样本里已经比较接近 Google 翻译。 第一版桌面端为了收敛范围，先把 benchmark 图形界面砍掉了；目前质量对比主要还是通过 CLI 跑。 项目地址： https://github.com/ryviuszero/Fast-Sub 另外我也写了一篇比较长的复盘，主要不是介绍功能，而是记录这三周用 Codex 做完整项目的一些经验： https://ryviuszero.github.io/zh/posts/codex-complex-project-development/ 这次最大的感受是，Codex 用来做真实项目，和“一句话生成 demo”完全不是一回事。 我自己比较有体会的几点： 先写 MVP 文档，比直接写代码重要 一开始先把项目的最小版本写清楚：做什么、不做什么、默认行为、隐私边界、错误码、输出格式。后面 Codex 每次接着做，都有一个明确边界，不容易越做越散。 用一轮一轮的方式推进 我没有让 Codex 一次性做完整桌面应用，而是从 CLI 、模型管理、provider 、benchmark 、Go daemon 、Electron UI 、打包发布这样一轮一轮推进。每轮都有目标、非目标和验收命令。 文档就是长期上下文 聊天记录不适合当项目记忆。所以项目里放了产品文档、架构文档、开发规范、spec 、tracker 、QA 表、release smoke 。后面每次让 Codex 继续做，都是先读这些文档。 重构不能省 AI 很容易快速堆功能，但项目很快会变复杂。中间我专门做过一轮 Python 分层重构，把 CLI 、service 、provider 、worker 、model store 、benchmark 这些边界拆开。后面迁移 Go 、接 Electron 、做打包都明显轻松很多。 UI 最好 mock-first Electron 一开始没有直接接真实后端，而是先用 mock client 跑通页面、状态、失败、取消、结果展示。UI 状态稳定后，再切到真实 Go daemon 。这样调试成本低很多。 QA 和发布要尽早进入流程 桌面应用不是 build 通过就完了，还要测 installer 、portable 、macOS dmg 、模型下载、中文路径、进程退出、secret redaction 、真实 provider 、截图 baseline 等。这个过程也很适合交给 Codex 做清单和回归。 总的来说，Codex 对我最大的帮助不是“生成一段代码”，而是可以持续协作：写计划、拆任务、改代码、补测试、重构、更新文档、做 release checklist 。 但前提是要给它足够清楚的上下文和验收标准，不然项目大一点之后也会失控。 项目还比较早期，如果大家对本地字幕工具、字幕翻译、本地模型，或者 Codex 做项目的流程感兴趣，欢迎看看，也欢迎提建议。
大家好，最近开源了一个自己做的本地字幕工具 Fast Sub 。 GitHub： https://github.com/ryviuszero/Fast-Sub 项目主要是给视频 / 音频生成字幕，也支持字幕翻译、双语字幕和字幕烧录。现在 Windows 和 macOS 都已经打包好了。 目前主要功能大概是： 本地视频 / 音频生成 SRT 字幕 支持 Faster Whisper / whisper.cpp 支持字幕翻译、双语字幕 支持字幕烧录 支持本地模型和 OpenAI-compatible API 默认本地处理，远程 API / Web provider 需要显式选择 转录质量方面，Whisper large-v3 / v3 turbo 这一代已经很不错了，普通播客、课程、视频内容基本够用。 翻译这块我做了一些 benchmark 。CLI 里现在有 bench 和 bench-translate ，转录主要看 WER / CER ，翻译主要看 BLEU / chrF ，同时也记录 exact match 。实际结果是：NLLB 本地翻译可用，但会有一点生硬；本地 Qwen3 4B 的字幕翻译效果挺惊喜，在我的测试样本里已经比较接近 Google 翻译。 第一版桌面端为了收敛范围，先把 benchmark 图形界面砍掉了；目前质量对比主要还是通过 CLI 跑。 项目地址： https://github.com/ryviuszero/Fast-Sub 另外我也写了一篇比较长的复盘，主要不是介绍功能，而是记录这三周用 Codex 做完整项目的一些经验： https://ryviuszero.github.io/zh/posts/codex-complex-project-development/ 这次最大的感受是，Codex 用来做真实项目，和“一句话生成 demo”完全不是一回事。 我自己比较有体会的几点： 先写 MVP 文档，比直接写代码重要 一开始先把项目的最小版本写清楚：做什么、不做什么、默认行为、隐私边界、错误码、输出格式。后面 Codex 每次接着做，都有一个明确边界，不容易越做越散。 用一轮一轮的方式推进 我没有让 Codex 一次性做完整桌面应用，而是从 CLI 、模型管理、provider 、benchmark 、Go daemon 、Electron UI 、打包发布这样一轮一轮推进。每轮都有目标、非目标和验收命令。 文档就是长期上下文 聊天记录不适合当项目记忆。所以项目里放了产品文档、架构文档、开发规范、spec 、tracker 、QA 表、release smoke 。后面每次让 Codex 继续做，都是先读这些文档。 重构不能省 AI 很容易快速堆功能，但项目很快会变复杂。中间我专门做过一轮 Python 分层重构，把 CLI 、service 、provider 、worker 、model store 、benchmark 这些边界拆开。后面迁移 Go 、接 Electron 、做打包都明显轻松很多。 UI 最好 mock-first Electron 一开始没有直接接真实后端，而是先用 mock client 跑通页面、状态、失败、取消、结果展示。UI 状态稳定后，再切到真实 Go daemon 。这样调试成本低很多。 QA 和发布要尽早进入流程 桌面应用不是 build 通过就完了，还要测 installer 、portable 、macOS dmg 、模型下载、中文路径、进程退出、secret redaction 、真实 provider 、截图 baseline 等。这个过程也很适合交给 Codex 做清单和回归。 总的来说，Codex 对我最大的帮助不是“生成一段代码”，而是可以持续协作：写计划、拆任务、改代码、补测试、重构、更新文档、做 release checklist 。 但前提是要给它足够清楚的上下文和验收标准，不然项目大一点之后也会失控。 项目还比较早期，如果大家对本地字幕工具、字幕翻译、本地模型，或者 Codex 做项目的流程感兴趣，欢迎看看，也欢迎提建议。
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本人拥有十三年开发实战经验，全栈技术均可独立落地。后端熟练掌握 Java 、PHP 、Python 、Node.js 主流技术栈，前端精通 Vue 、React 、TypeScript 等常用框架。 从业以来深耕企业级业务开发，实操过企业官网、内部管理系统、ERP 、CRM 、小程序、H5 页面及桌面端各类项目，近两年也深耕 AI 应用、智能体相关项目开发，实战经验充足。 不管是全职远程岗位、长期兼职岗位，还是企业长期项目开发、技术外包需求，都可沟通对接。有意向直接微信洽谈：jandan1990
换号的成本较低，换服务器和IP的成本较高，请教佬们实战经验。 17 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
#求职 #简介 24 岁，3 年 AI 实战经验，能独立完成方案设计、流程搭建到交付落地。有独立项目成果及一定数据、渠道资源。求 AI 应用、工作流搭建、自动化系统、Agent 落地、项目推进、团队协作相关岗位。希望加入真正做事、结果导向的团队。飞机：@agent_2022
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本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 编程Agent的工程实践：来自OpenAI与Anthropic的实战经验 相关文章链接： Codex的文章：： https://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering/ Claude的文章： https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps 对于Harness Engineering我的理解，译过来”马具“这个词实在是不咋滴，还有一些我的上下文认知经历 (本文也来源于之前和佬友们讨论的Harness的理解中，佬友们非常的热情，里面有很多优秀的理解，我觉得里面文章不是关键，关键是评论区里面大家的思考，值得多多品味） 一、OpenAI的实战经验 OpenAI团队在尝试的一项实验是： 构建并发布一个内部测试版的软件产品，该产品没有使用任何手动编写的代码 需要完成这项任务，团队要为Codex构建出来一个可以长期可靠运行的Agent Harness，也就是说软件工程团队主要工作不再是编写代码， 而是设计环境，明确意图并构建反馈循环 让Codex可以在几周的时间内交付百万行代码的项目，并且这个项目已经被数百名内部用户使用 说明该项目不仅仅是为了短时间内堆积代码量，而是希望可以让用户正常使用并被认可的 我梳理了一下这个编码Agent运行空间(Harness)内的核心板块和输入的上下文 第一步：三层代码审查 工程团队最早注意到的就是代码审查的模块，在Codex完成需求之后，要指示Codex完成三层代码审查， 三层审查分别是：自身审查，本地代码审查Agent、云端代码审查Agent， 只有所有的审查都通过之后才可以进行下一步，否则就借助相应的工具，将审查结果这类上下文再次注入回Codex进行修改 第二步：人工质量检查(Human QA) 随着Codex编写代码的速度加快，整个项目的限制节点变为了人工质量检查的部分， 为了加快这一节点的操作，OpenAI团队使用Chrome DevTools协议集成给Codex，让Codex可以拥有处理DOM快照，屏幕截图和导航的能力，这让Codex直接拥有分析UI的能力 第三步：日志检测和性能优化 OpenAI团队同时也将运行日志和性能指标这类上下文也输入给Codex， 这样当出现“性能优化的任务时”，Codex可以拥有相应的上下文进行分析，以此来合理优化项目中的性能问题，而不是仅仅靠对于代码结构的感知，Codex可以实践 -> 观察->修改 第四步：代码文档库的构建 一个代码库的详细文档是非常庞大的，不能一次注入给Codex，这样上下文的利用会非常低效，借助Skill规范中的“渐进式披露”的概念，对于整个文档库，采用目录-文件的形式传递给Codex OpenAI团队非常巧妙的使用AGENTS.md当作文档库的目录，里面存放相应的文档路径和简单的介绍 将是否读取和读取什么完全交给Codex来决定，在这种设计下，上下文的利用会非常高效，那么文档库也可以发挥编码指导的作用 具体的文档库细节：OpenAI团队将计划文档作为“一等公民”，还可以有设计文档，架构文档，质量文档 里面有一个很重要的细节，一个项目中的功能需求实现，是可能会经过团队成员进行讨论确定的，如果这份“讨论信息”没有被落到文档库中给Codex读取，这类代码库原本拥有的上下文在Agent的运行空间中就是不存在的 那么Codex获取到的信息是不完整的，极可能在长期的运行中偏离正确方向 所以对于这类“决策信息”，要创建相应的工具让Codex可以获取到，这也是OpenAI该团队的设计目标 代码结构在不断的变化，那么文档库是需要经常更新和维护的，所以OpenAI团队在流程中设计了定时维护文档的功能节点，实现方式也非常的简单，就是运行一个相应的“文档维护”Agent来扫描和清理文档 第五步：代码库结构性规则 这一部分是一些代码库的规范，用于保证代码库不会随着时间推移变得混乱和失控，这仅仅依靠上面的文档库是无法完全做到的，文档库对于Codex更多的是引导作用，而这一步的结构性规则偏向于约束作用 例如：当Codex要增加一个功能的时候，先从什么地方开始增加，要考虑哪一层的结构，这个依赖于顺序规则 类型-> 配置 -> 存储库 -> 服务-> 运行时->用户界面 该规则的校验方式是依赖于自定义的代码检查器的执行（这个代码检查器也是由Codex编写的） 代码检查器执行的时候，会检查到代码库中的编写错误，该工具会将错误信息传递给Codex 一点总结 从这个实践中可以发现，OpenAI团队在将 成熟的软件工程开发经验 用于构建编码领域的Agent运行空间中去，正如他们说的那样： 显而易见的是：软件开发仍然需要严谨的纪律，但这种严谨更多地体现在框架搭建而非代码本身。用于保持代码库一致性的工具、抽象和反馈循环变得越来越重要 所以对于构建长期稳定运行的Agent， 最大的挑战其实是：设计环境，反馈回路和控制系统，而解决方案我们可以从这些实践中总结出来一些 对于Agent完成任务中的任何步骤，需要提供执行反馈的功能，以此将执行结果输入给Agent，实现反馈回路 从一般规律中找特殊，如果该Agent需要服务于具体的场景，那么约束控制是有效的 为Agent提供更多的有效上下文，在其运行环境中，最佳实践目前是“文档渐进式加载” 二、Anthropic的实战经验 在构建能够支持编码智能体长时间运行框架的时候，Anthropic团队使用的是 任务初始化Agent+编码智能体 的简单的两层多智能体架构设计，随着运行时间的增加和任务的复杂度提升，出现了两种常见的故障模式： 随着上下文窗口逐渐填满，模型会失去连贯性，同时部分模型还会表现出“上下文焦虑”，尤其是Sonnet 4.5 在设计自我评估的模块时，当要求Agent评估自己生成的作品时，其往往会自信的给予高度赞扬，这很容易导致评估模块失效 对于第一个问题，Anthropic团队的解决方法是： 上下文重置 完全清除上下文（不仅仅是依赖上下文压缩），并启动一个新的Agent，同时配合结构化的交接机制（该机制会传递前一个Agent的状态和后续步骤） 对于第二个问题， 将评估任务使用的Agent与执行任务使用的Agent分开 也就是说不要在同一个Agent中即赋予任务执行，也赋予任务评估，虽然这种分离本身不能立即消除“评估宽容” “评估宽容”：评估Agent依旧是一个LLM，它会倾向于对LLM的生成的输出给予较高的评价 这种分离的方式，是目前最有效的解决方法啦，至少可以有效降低评估与执行集中在同一Agent中所带来的失效风险 接下来，Anthropic团队在原有框架的基础上，再次进行了改进，构建了一个三种Agent的系统 规划器：它能够接收 1-4 句话的简单提示，并将其扩展为完整的产品规格说明。我要求它在范围方面设定得更远大一些，并专注于产品背景和高层技术设计，而不是具体的实现细节 生成器：以循环执行的方式工作，每次从需求清单中选取一个子任务执行 评估器：使用 Playwright MCP 模拟用户操作，逐个点击运行中的应用程序，测试 UI 功能、API 端点和数据库状态， 并且基于一套标准进行评分 这套设计中有很核心的两点实践经验可以借鉴： 在每次子任务执行前，生成器和评估器会一起协商一份开发契约：在编写任何代码之前，就这一部分工作的完成标准达成一致 ，之所以有开发契约是因为在规划器书写需求清单的时候，是有意写的比较概括的，Anthropic团队希望通过这一步来弥合用户需求和可测试之间的差距 Agent之间的通信使用文件来进行 ，一个Agent写入一个文件，另外一个Agent读取该文件，响应内容也可以写入该文件，通过文件的读取写入来进行通信 关于上面提到的评估器的标准的构建，Anthropic的方式也非常值得学习 团队要为前端的实现进行评估，大家知道美学是无法完全使用分数来衡量的，每个人的品味都不一样，一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特 Anthropic给出的解决方案是: 我们可以通过编码设计原则和偏好的评分标准来提升设计水平。“这个设计美观吗？”很难给出一致的答案，但“它是否符合我们对优秀设计的原则？”则为 Claude 提供了一个具体的评分标准 也就是说，问题从“这个设计漂亮吗？”，变为了“这个设计符合我们的设计原则吗？”，举一个例子： 问“这篇文章写得好吗？”，这个很难回答，因人而异 问“这篇文章是否结构清晰、论据充分、语言流畅”，这种情况下就有了具体的评估标准 将“模糊的主观判断”变为“可操作的评分标准” Anthropic团队关于前端设计标准分为四项 设计质量：设计是否感觉像是一个连贯的整体，而不是各个部分的简单堆砌？优秀的设计意味着色彩、字体、布局、图像和其他细节相互融合，共同营造出独特的氛围和风格 原创性：是否存在自定义决策的痕迹，还是仅仅使用了模板布局、库默认设置和人工智能生成的图案？一位优秀的设计师应该能够识别出精心设计的创意。未经修改的现成组件——或者像白色卡片上叠加紫色渐变这样的人工智能生成痕迹——都无法体现原创性 工艺：技术执行：排版层级、间距一致性、色彩和谐、对比度。这考察的是能力，而非创意。大多数合理的实现方式默认都能达标；失败则意味着基本功薄弱 功能性：可用性独立于美观性之外。用户能否理解界面功能，找到主要操作，并在不猜测的情况下完成任务？ 对于Claude模型来说，其本身在工艺和功能性上面表现就非常出色，我们应该注重设计质量和原创性 Anthropic团队对于这个框架不断的进行迭代，最终的方案为： 因为模型的升级，最终方案使用的是Opus4.6，所以之前的设计方案有一些被移除啦 移除任务拆分的功能，不需要小任务多次循环执行，Opus4.6完全可以处理这种任务整体执行 移除了开发契约的功能，评估器直接看最终产物，不需要进行开发协商 总结：对于Harness的设计，不会是一成不变的，随着模型基础能力的提升，整个Harness是需要做删减和增加的。 一个Agent的优化，不仅是改变模型型号这么简单，而是一些相应的工具和模块会成为模型的阻碍点，是需要删除的， 当然对于Harness的组合设计空间并不会缩小，它会不断的扩展，而大模型应用开发工程师真正的乐趣或许在于不断寻找下一个新颖的组合 三、从开发Agent角度思考 1、 要构建Agent的审查模块 ，Agent的输出都可以经过审查模块，如果审查不通过就将审查结果注入回上下文，继续执行Agent，直到审查结果通过，审核模块的Agent最好和执行Agent分开，是两个完全不同的上下文环境 2、Agent之间的消息传递或者工具和Agent之间的消息传递， 可以考虑简单有效的方法，使用md格式的文件来传递消息 ，发出消息的Agent写入文件，收到消息的Agent读取文件 3、 审查模块的Agent是需要一份“审查规范”的 ，也就是说什么情况下执行Agent的结果是通过的，这份规范里面包含评判标准和通过条件， 就像老师批改试卷一样，每个老师都有一份相同的评分标准存在，同时考试及格的条件是60分， 关于这份审查规范的创建是开发者的任务之一，开发者要主动将主观的判断标准转变为客观的，就像Anthropic博客中说的一样，不要纠结于“这个结果好不好”，而是专注于“好的结果标准是什么”，这个标准就是审查Agent需要的审查规范 4、 要学会简单有效的原则去构建Agent，对于构建出来的Harness要明白它是动态的 ，随着模型能力的升级是会不断调整的，学会去感知模型升级给你构建的Harness会带来什么样子的变化，这里可以使用Agent评估这一方法去辅助你感知，而不是仅仅依靠你的感觉 5、目前最佳的多智能体的核心架构设计方案，或许是： 规划-执行-评估 四、从构建AI编码工作流角度思考 下面这段关于AI编码的思考，更多是我个人的一些模糊想法，也是最近在重构自己编码工作流的一些前置的杂乱思维，仅供参考 在使用AI编码的方式构建项目的时候，大家非常喜欢创建文档，同时创建自己构建功能需求的工作流，关于这两点我们可以从上述两篇实战博客中学习到很多 在项目中创建文档，我认为有下面几点方向： 第一点方向：在创建文档的时候，尽可能的创建代码无法完整表达的信息 ，例如：你们团队对于需求的讨论和决策。要留意代码其实对于Agent来说也是文档，在逻辑层面比文档涵盖的信息更丰富，没必要花大量Token和时间去梳理代码库已经可以表达的内容 我自己平时的使用习惯是，不喜欢太多文档在我的代码库里面，我也不会读，看着也臃肿，我希望自己的代码库中的文档部分，百分之80是我乐意读的，百分之20是必要的压缩信息， 压缩怎么解释呢？就是一个功能很大，可能要同时读取多个模块Agent才会知道，那么我创建一个文档，用来放这个功能的实现细节和核心就够了 文档的核心价值不是给我读的，是给Agent读的，我愿不愿意读也不重要，所以文档越多越好吗？ 有一些文档长期不更新，其表达的功能需求和实现已经发生了变化，如果这个时候被Agent注入到它的上下文里面啦，那是不是会导致上下文污染呢？ 有一些功能文档巨多，但是文档里面描述信息都是浅浅的，即没有功能实现的边界说明，也没有功能实现的核心说明，只有一堆伪代码在里面，这个信息还不如代码文档来的舒服 所以文档的核心原则就是：如果代码库可以表达的内容，就尽量不要重复创建文档， 文档库和代码库应该是互相补充的 ，代码库无法表达的或者不容易表达的信息，那么就整理一个文档表达，如果代码库里面已经有了的信息，文档里面只要大致引用相应的代码文件和文件夹就好啦 提一下，这里我个人不是很喜欢层级关系，把文档库作为代码库的上一级，进行抽象的约束和控制，就和框架一样，以前的框架是React，现在的框架是文档，这种层级关系，我觉得太理想了，而且总有点本末倒置的感觉，并且降低我构建的效率，当然这只是我目前的一些看法,或许未来会再度变化 所以我的文档库的结果是每一个功能只有一个文档，大概就是需求文档吧，还有一个AGENTS.md或者CLAUDE.md，然后就没有了，我觉得还是有必要创建一个需求讨论决策文档的，用于约定项目的构建方向，我这个方式有缺点的，最近正在考虑新的方式，但是目前够用 第二点方向：要创建临时的运行文档 ，这些文档作为项目的补充上下文提供给Agent，这些上下文是在项目启动之后才可能会产生的，并不在项目构建期间产生，例如：OpenAI团队提到的**日志检测和性能优化文档，还有前端页面操作记录文档，**这些文档对于长久持续运行的Agent格外重要和有效 第三点方向：文档的组织方式要结合Skill的规范，采用“渐进式披露的原则” ，和书籍一样，有目录和具体的内容，先把目录持续加载进Agent的上下文，关于每一个章节的具体内容，使用动态按需加载 接下来是关于AI编码工作流的思考 我觉得可以采用Anthropic中的核心设计：规划-执行-评估 规划就是在Cursor或者ClaudeCode这类工具里面的Plan模式，就是在动手实践之前先计划一下嘛，有的计划特别丰富，大计划套小计划，并且多Agent运行，有的就很简单，一个md文件，然后执行，这个要看场景和个人需求，都是计划的一环 执行那就没有太多可以说的啦，多用好模型吧，如果模型推理能力差一点，那么在计划方面就做的仔细一点，如果模型能力很强，那么计划简单一点就好啦，执行弱规划就多补一点，执行强规划就简单一点，这个也是和Harness构建的思路是一样的 评估的话，要根据不同的项目来进行，如果项目里面有前端，那么就要引入浏览器自动化测试，也可以考虑多使用一些测试框架，功能需求编写完成之后，写点测试代码运行一下，其他的方向我不太了解，但是评估真的很重要，甚至比上面两个都重要 最后 还是推荐一下自己的这个大模型应用开发项目吧，最近会重点在一些工程实战的经验整理和实现细节层面，因为我感觉Harness更偏向于一种实战经验，是一个场景题目 还是感慨的，早前更偏向一种技术基底的梳理，例如：大模型应用开发需要学会xxx技术 但是现在如果要做出有效的Agent，只有技术储备就不太够了，更要有能解场景题的思维，只不过这些技术储备会让你在遇到问题的时候作为首要解决的方法，但是如果行不通，那你要有能够找到新方法的能力 所以现在去感受一些工程实践经验就显得尤为重要了，这种感受不能浅尝辄止，你要有自己的思考，而harness的提出给所有的开发者提供了一个信号，“工程实践很重要”，目前的编程领域的工程实践是最丰富的，也是最有效的，尤其是ClaudeCode的设计，很多地方都有“小巧思”，可以说这家公司在大模型应用方向的工程实践是非常有效的 最近也看到一些评论里面说，“只要学得慢就可以不用学，目前处于技术变革中，反正学不了多久就又被淘汰了” 我不知道大家有没有一种感觉，就是现在做大模型应用开发越来越难做出有效的东西来，也就是说这个方向的难度在不断的上升，从某种角度来说，这个领域它在不断的成熟 新概念和新技术出现的原因，是为了解决之前的技术无法解决的难题，那么为什么出现这种难题，那正是说明大模型应用对于某一个领域越来越深入了，它正在扎根 领域复用是尤为重要的，未来大模型会进入到多个不同的领域，像它进入编程领域那般快速有效，那这一段时间上，是不是需要你能够像之前优秀灵巧的工程师们一样去解决该领域的问题，有可能是上下文获取问题，也有可能是工具设计问题，更有可能是模型工具执行问题，这些问题正在等待着大模型应用工程师们去解决，而现在或许还是一边培养，一边开发的阶段 新技术孵化在它的源地，那里存在很多帮助它构建它的工程师们，而这群工程师们未来会带领它走向到更远方，让更多人可以感受它带来的力量 总之就是：持续学习思考，并不断实践总结，最终形成自己的开发规范 GitHub - WakeUp-Jin/Practical-Guide-to-Context-Engineering: 大模型应用开发的方向，上下文工程是设计原则，Agent Harness 是构建目标，本项目的目标，是为开发者和研究者提供一份大模型应用开发的骨架思路 · GitHub 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题