分享个自己做的东西。 问题 用 AI 写代码越来越爽，但也越来越烦。主要几个痛点： 1. 你变成了人肉 QA Claude 说"搞定了"，你一跑全是 bug 。然后进入死循环：测→报→修→测→报→修…… 明明是让它帮你省时间的，结果你的时间全花在当测试员上了。 2. 完全黑盒 让它搞个复杂点的东西，跑了 20 分钟，你完全不知道它到哪了、在干什么、卡住了没有。 3. 失忆 换个 session 、compact 一下、context 太长被截断——它就忘了项目是什么、之前做了什么决定、代码为什么这么写。下次对话从零开始解释。 4. 偷工减料 你让它写个完整功能，它可能跳过测试、不做错误处理、架构随便搞。你不盯着它就不老实。 我的方案 拿 Claude Code 的 dynamic workflow 做了个强制流水线。你给一句话需求，它必须走完 9 个阶段才交付： /lightsout 用 Express + SQLite + React 做个看板应用，支持拖拽、标签、到期提醒 然后它自动跑： 需求编写 → 独立 agent 审查（不过就打回重写） 交互设计 → 独立 agent 审查 技术架构 → 独立 agent 审查 一致性检查 → 三份文档互相对不上的地方找出来修掉 测试用例设计 → 写代码之前先把测试想清楚 写代码 → 自主决定要不要拆分并行（全栈项目自动拆前后端） QA → 跑测试，没过就自己修，最多 5 轮 E2E 验证 → 真的把应用跑起来试 最终检查 → 需求文档 vs 实际代码逐条对比，有遗漏就补 全程你不需要介入。跑完之后你拿到的是： src/ # 能跑的代码 tests/ # 测试全过 docs/ spec.md # 产品需求（每个功能的场景、错误处理都写了） design.md # 交互设计 architecture.md # 技术架构（ ADR 、模块划分、技术选型理由） test-cases.md # 测试设计 这些文档是项目的"记忆"——下次开新 session ，agent 读一遍 docs/ 就知道项目全貌，不用你重新解释。 核心设计 写的人和审的人必须是不同 agent 。 自己审自己肯定放水。拆开之后质量真的不一样——reviewer 会挑出 writer 自己看不到的问题。 文档先行，代码最后。 不是先写代码再补文档，而是需求、设计、架构全部写完审完了再动手。这样写出来的代码有据可依，测试有的放矢。 代码阶段自己决定策略。 简单项目（比如命令行工具）一个 agent 自己 TDD 搞定。复杂项目（全栈应用）它会自动拆分模块，先搞 shared types ，然后前后端并行开发，最后自己跑集成测试。 每个环节自带修复循环。 审查没过？打回重写。测试挂了？自己修。最多 5 轮。不需要你介入指挥。 实测数据 跑了 4 个全新项目： 项目 类型 测试数 结果 批量文件重命名工具 Python CLI 67 个测试 一次通过 实时 Markdown 编辑器 Express + React + WebSocket 66 个测试 1 轮修复后通过 个人记账 API + Dashboard FastAPI + React 50 个测试 一次通过 看板应用 Express + React + 拖拽 — 一次通过 每个项目都手动验证过——真的能跑，功能正常。 代价 本质上这东西是拿 token 换你的时间和精力。每次跑 30-50 个 agent call ，45 分钟到 2 小时不等。如果这个 token 开销让你肉疼，那可能不适合你。但如果你有公司报销，或者你觉得自己的注意力比 token 值钱——与其花一小时盯着它干活、测 bug 、来回沟通，不如让它自己跑完所有环节，你回来看成品——那这个 trade-off 就很值。 Repo GitHub: https://github.com/DreamChaserEric/claude-lights-out 一行安装： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/DreamChaserEric/claude-lights-out/main/install.sh | bash 需要 Claude Code 且支持 workflow 功能。 欢迎反馈。
分享个自己做的东西。 问题 用 AI 写代码越来越爽，但也越来越烦。主要几个痛点： 1. 你变成了人肉 QA Claude 说"搞定了"，你一跑全是 bug 。然后进入死循环：测→报→修→测→报→修…… 明明是让它帮你省时间的，结果你的时间全花在当测试员上了。 2. 完全黑盒 让它搞个复杂点的东西，跑了 20 分钟，你完全不知道它到哪了、在干什么、卡住了没有。 3. 失忆 换个 session 、compact 一下、context 太长被截断——它就忘了项目是什么、之前做了什么决定、代码为什么这么写。下次对话从零开始解释。 4. 偷工减料 你让它写个完整功能，它可能跳过测试、不做错误处理、架构随便搞。你不盯着它就不老实。 我的方案 拿 Claude Code 的 dynamic workflow 做了个强制流水线。你给一句话需求，它必须走完 9 个阶段才交付： /lightsout 用 Express + SQLite + React 做个看板应用，支持拖拽、标签、到期提醒 然后它自动跑： 需求编写 → 独立 agent 审查（不过就打回重写） 交互设计 → 独立 agent 审查 技术架构 → 独立 agent 审查 一致性检查 → 三份文档互相对不上的地方找出来修掉 测试用例设计 → 写代码之前先把测试想清楚 写代码 → 自主决定要不要拆分并行（全栈项目自动拆前后端） QA → 跑测试，没过就自己修，最多 5 轮 E2E 验证 → 真的把应用跑起来试 最终检查 → 需求文档 vs 实际代码逐条对比，有遗漏就补 全程你不需要介入。跑完之后你拿到的是： src/ # 能跑的代码 tests/ # 测试全过 docs/ spec.md # 产品需求（每个功能的场景、错误处理都写了） design.md # 交互设计 architecture.md # 技术架构（ ADR 、模块划分、技术选型理由） test-cases.md # 测试设计 这些文档是项目的"记忆"——下次开新 session ，agent 读一遍 docs/ 就知道项目全貌，不用你重新解释。 核心设计 写的人和审的人必须是不同 agent 。 自己审自己肯定放水。拆开之后质量真的不一样——reviewer 会挑出 writer 自己看不到的问题。 文档先行，代码最后。 不是先写代码再补文档，而是需求、设计、架构全部写完审完了再动手。这样写出来的代码有据可依，测试有的放矢。 代码阶段自己决定策略。 简单项目（比如命令行工具）一个 agent 自己 TDD 搞定。复杂项目（全栈应用）它会自动拆分模块，先搞 shared types ，然后前后端并行开发，最后自己跑集成测试。 每个环节自带修复循环。 审查没过？打回重写。测试挂了？自己修。最多 5 轮。不需要你介入指挥。 实测数据 跑了 4 个全新项目： 项目 类型 测试数 结果 批量文件重命名工具 Python CLI 67 个测试 一次通过 实时 Markdown 编辑器 Express + React + WebSocket 66 个测试 1 轮修复后通过 个人记账 API + Dashboard FastAPI + React 50 个测试 一次通过 看板应用 Express + React + 拖拽 — 一次通过 每个项目都手动验证过——真的能跑，功能正常。 代价 本质上这东西是拿 token 换你的时间和精力。每次跑 30-50 个 agent call ，45 分钟到 2 小时不等。如果这个 token 开销让你肉疼，那可能不适合你。但如果你有公司报销，或者你觉得自己的注意力比 token 值钱——与其花一小时盯着它干活、测 bug 、来回沟通，不如让它自己跑完所有环节，你回来看成品——那这个 trade-off 就很值。 Repo GitHub: https://github.com/DreamChaserEric/claude-lights-out 一行安装： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/DreamChaserEric/claude-lights-out/main/install.sh | bash 需要 Claude Code 且支持 workflow 功能。 欢迎反馈。
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一天一个概念，学不完根本学不完 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
大佬的想法我不懂，不写提示词，循环驱动，这样想必烧token一定很爽吧。但是跟openclaw 的定时器模式，auto researh 类似的，自己打分，自己修改的模式又有什么分别，佬们怎么看？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
前段时间雷大老板给全网发放了百万亿 Token ，很多佬友也把自己的 Key 分享了出来，由于各位佬友使用的过于热情，导致很多 Key 都处于 429 等状态，这个情况下，对于 New-API 等中转程序会遇到重试次数过多等问题，且不能单独自动禁用/启用相关的 Key ， 加上本人是个颜值党 ，故开发了这样的一个中间件程序供大家使用～ 项目特点 密钥轮转代理 — 轮转（ Round-Robin ）分配请求到多个 API 密钥，自动故障转移，支持流式和非流式请求 自动禁用与恢复 — 连续失败达到阈值自动禁用密钥，后台定期探测，恢复后自动重新启用 用量统计 — 记录每次请求的 token 用量、延迟、模型等信息，提供时序图表和按模型/渠道的统计分析 批量管理 — 批量导入/导出密钥，批量探测密钥状态 管理面板 — 内嵌管理面板，中文界面，仪表盘、渠道管理、密钥管理、用量明细、统计分析、系统设置 中转说明 目前只适配了 Anthropic 协议，服务器会自动填写 /v1/messages ，大家如果需要其他协议建议通过 New-API 等程序进行中转 调用的 API-Key 为管理 Key ，推荐大家将其作为一个中间件接入到 New-API ，CCH 等程序中使用～ 项目截图 项目地址 https://github.com/LynnGuo666/LynnAI_Loop 求 Star ～
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 前段时间雷大老板给全网发放了百万亿的 MiMo Token，很多佬友也把自己的 Key 分享了出来，由于各位佬友使用的过于热情，导致很多 Key 都处于 429 等状态，这个情况下，对于 New-API 等中转程序会遇到重试次数过多等问题，且不能单独自动禁用/启用相关的 Key， 加上本人是个颜值党 ，故开发了这样的一个中间件程序供大家使用～ 项目特点 密钥轮转代理 — 轮转（Round-Robin）分配请求到多个 API 密钥，自动故障转移，支持流式和非流式请求 自动禁用与恢复 — 连续失败达到阈值自动禁用密钥，后台定期探测，恢复后自动重新启用 用量统计 — 记录每次请求的 token 用量、延迟、模型等信息，提供时序图表和按模型/渠道的统计分析 批量管理 — 批量导入/导出密钥，批量探测密钥状态 管理面板 — 内嵌管理面板，中文界面，仪表盘、渠道管理、密钥管理、用量明细、统计分析、系统设置 中转说明 目前只适配了 Anthropic 协议，服务器会自动填写 /v1/messages ，大家如果需要其他协议建议通过 New-API 等程序进行中转 调用的 API-Key 为管理 Key，推荐大家将其作为一个中间件接入到 New-API，CCH 等程序中使用～ 项目截图 项目地址 github.com GitHub - LynnGuo666/LynnAI_Loop: 使用 Go 开发的 Anthropic 多 Key 轮询请求系统 使用 Go 开发的 Anthropic 多 Key 轮询请求系统 个人推荐大家使用 Docker 的方式进行部署，便于管理和更新～ 求 Star～ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
上周向大家请教了一个问题： 英语学了几十年，还是听不懂说不出，大家都是怎么练听说的？ 当时大家给了很多建议，核心其实都绕不开几个方法：精听、跟读、复述、重复练习。周五刚好又在 阮老师的周报 里看到了 Echo Loop 我试用了 3 天，感觉真是一个宝藏英语学习 App 。这个 App 把盲听、精听、跟读、复述、间隔复习完美融合在了一起，形成一套可操作的训练方法！ AI 功能也是个惊喜。我个人最喜欢的是 AI 解析和 AI 意群功能，看到长句子现在也不感到害怕了。我这种意志力不坚强的也可以坚持下来。感谢阮老师，感谢开发者！ 这几天看 GitHub star 数也在蹭蹭涨。像我一样还在挣扎练习英语的兄弟们也可以试试看。
上周向大家请教了一个问题： 英语学了几十年，还是听不懂说不出，大家都是怎么练听说的？ 当时大家给了很多建议，核心其实都绕不开几个方法：精听、跟读、复述、重复练习。周五刚好又在 阮老师的周报 里看到了 Echo Loop 我试用了 3 天，感觉真是一个宝藏英语学习 App 。这个 App 把盲听、精听、跟读、复述、间隔复习完美融合在了一起，形成一套可操作的训练方法！ AI 功能也是个惊喜。我个人最喜欢的是 AI 解析和 AI 意群功能，看到长句子现在也不感到害怕了。我这种意志力不坚强的也可以坚持下来。感谢阮老师，感谢开发者！ 这几天看 GitHub star 数也在蹭蹭涨。像我一样还在挣扎练习英语的兄弟们也可以试试看。
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