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AI Agent 工作流
让 Agent 长时间干活不跑偏:任务契约、多 Agent 协作与限额应对。
总结让 AI Agent 长时间独立干活而不跑偏的做法,包括任务契约写法、多 Agent 协作分工,以及应对用量限额的实战经验。
文章
- 电视里想看的剧总要单独开会员?让 AI 帮你全搞定吧电视装软件不难,主要是费时间。这次我把整个晚上交给 Codex:在 Mac 上打字,它连上电视自己装好 TVBox、Apple TV、网飞、抖音电视版和投屏工具。附一段可以直接复制的提示词。
- 折腾完 Warp、tmux 和 cmux,我最后换成了 OrcaWarp、tmux、cmux 都用过,最后留下 Orca。不是因为更炫,而是同时开几个 AI 时,它能少找窗口、少猜任务,也少把几份改动搅在一起。
- 别再跟 AI 一对一聊天了,我开了个 AI 包工队Claude Code 写主逻辑,Codex 补测试,Gemini 啃三千行配置,我却成了最忙的人。于是我用 Multica 搭了支六人 AI 小队,看看它能不能替我分任务、追进度、收结果。
- Codex /goal:不是多敲一个命令,是少盯几个小时OpenAI 给 Codex CLI 加了 /goal。跑久不难,难的是跑久了不偏。把模糊需求写成可执行、可验证、可收尾的工程 contract。
- 罗福莉谈 OpenClaw 与 Agent 范式换挡AI 的竞争重心,正在从模型本体转向模型 × Agent 框架 × 后训练 × 组织方式的组合效率。这期访谈值得看的,是系统怎么把模型放大。
- Claude Code 限额用光后,怎么接着把活做下去更像一个程序员梗视频,不是技术教程。Claude Code 限额打满之后,只能手搓代码,旁边的人看着心态复杂。额度没了,需求没停,项目还得继续。