00:00:00AI代理的主要问题是上下文窗口有限，这限制了它们对之前操作的记忆。
00:00:06当我们给Claude代码一个更大的任务时，它在尝试实现一个功能时会多次压缩上下文，从而忘记了被要求实现的主要任务，这使得它在长时间运行的任务中效率较低。
00:00:17Anthropic刚刚发布了一个解决方案，该方案基于真实团队在实际工程环境中的工作方式。
00:00:22他们找出了它在长时间任务中失败的两个主要原因。
00:00:26我们许多人都曾尝试一次性完成整个应用程序或某些大型功能，但这样做会导致模型耗尽其上下文。
00:00:34经过反复压缩后，上下文窗口会刷新，但功能只实现了一半，并且没有关于功能进度的记忆，这导致了不完整的实现。
00:00:43第二个问题是，由于测试能力不足，Claude会将未经测试的功能标记为已完成。
00:00:49它会假设功能已完成，即使它实际上无法正常工作。
00:00:53他们的解决方案是让初始化代理和编码代理协同工作，灵感来源于真实软件团队的工作方式。
00:00:59这个工作流程最初是为自己构建的代理设计的，但我意识到它也适用于Claude代码实例。
00:01:06第一个代理专注于正确初始化你的编码代理，这里你需要耐心，因为它需要一点时间。
00:01:12我有一个空的Next.js项目，我想构建一个在线Python编译器。
00:01:16开始之前，使用init命令创建一个Claude.md文件。
00:01:20这个文件是你的代码库文档，位于项目根目录，包含概述和所有重要信息。
00:01:27接下来，在项目根目录生成功能列表JSON文件。
00:01:30它应该列出所有功能及其相应的测试步骤，并且所有测试最初都标记为失败，这样Claude就会被迫去测试它们。
00:01:38我们使用JSON而不是Markdown，因为JSON文件在上下文中更容易管理。
00:01:43由于Claude只能测试代码，无法测试我们在浏览器上看到的界面，所以我连接了Puppeteer进行浏览器测试。
00:01:49之后，创建一个初始化脚本来指导启动开发服务器，以及一个进度跟踪文件，以便系统能够跟踪项目完成状态。
00:01:57根据指导，Claude需要在每次运行后更新progress.md，并在实现每个功能后进行测试。
00:02:04最重要的实践是提交到Git。
00:02:07我们低估了在可合并状态下提交的重要性。
00:02:10带有清晰日志的Git提交会显示已完成的内容，并且如果实现失败，你可以回滚。
00:02:15最后，Claude不应修改功能列表，除了将功能标记为已实现。
00:02:20环境准备就绪后，我们进入编码部分。
00:02:23想法是根据功能JSON文件，逐一实现每个功能。
00:02:27Claude还在每个测试功能后创建了描述性的提交消息，并在需要时启动了浏览器。
00:02:33一旦它验证应用程序正常工作，它就会将JSON字段从false更新为true，并更新progress.md文件，记录到目前为止已完成的内容。
00:02:42最后，它提交了更改并验证提交是否成功。
00:02:45这种增量方法的优点是，即使会话终止，你也可以从上次中断的地方精确地恢复。
00:02:51所有内容都在Git日志中跟踪，所以你不必担心破坏代码。
00:02:55Claude可以从Git日志和进度文件理解项目，而不是从代码本身，因此你可以轻松恢复会话。
00:03:02你的下一个提示就是简单地实现下一个标记为“未完成”的功能。
00:03:06这种方法还减少了Claude在没有充分测试的情况下将功能标记为已完成的倾向。
00:03:11每次迭代都确保应用程序通过真实测试进行端到端构建，有助于发现仅从代码中不明显的错误。
00:03:19我们重复这个循环，直到所有功能都标记为true。
00:03:22你可能会认为这与BMAD方法类似。
00:03:24它有相似之处，但我认为Claude的工作流程在某些方面更好。
00:03:28它更容易，因为你不需要单独调用代理，而且上下文利用率也更好。
00:03:33在实现了这么多功能后，它只使用了84%的上下文，而BMAD由于其生成的大量“故事”，可能已经压缩了两次。
00:03:42尽管如此，BMAD仍然是一个开箱即用的完整系统，而这仍然是一个需要实现的想法。
00:03:48但BMAD可以借鉴其中的一些东西，比如Git系统。
00:03:51在教会数百万人如何使用AI进行构建后，我们开始自己实施这些工作流程。
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