宝玉的分享 09月08日
AI编程框架:开发者与Claude协作的新范式
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开发者们正通过实验各种结构和工作流,探索如何最大化AI编程的价值。核心理念是将Claude视为一个可预测、有价值的框架,而非简单的聊天工具,通过结构化提示词来定义规则、角色和工作流。社区内涌现出数十个开源项目,致力于研究高效的AI协作方式。文章将开发者如何与Claude协同工作分解为八个关键决策点,包括任务分配、指令指导、智能体协作、会话运行、工具使用、代码开发、交付流程以及上下文记忆。通过设定明确的框架,AI能从繁琐的编码中解放开发者,让他们专注于更高价值的设计和架构工作,共同塑造AI驱动的软件开发未来。

🤖 **AI作为框架而非聊天工具:** 核心在于将Claude视为一个可预测且有价值的框架,通过结构化提示词(prompt)来定义规则、角色和工作流,而非将其仅仅当作一个聊天窗口。这种方法能够引导AI产出更具价值和可控性的结果,为开发者提供一个可依靠的协作基础。

⚙️ **八大决策点构建AI工作流:** 开发者在设计与Claude的协作流程时,需要做出八个关键决策,涵盖任务分配、指令指导、AI智能体协作、会话运行、工具使用、代码开发、交付流程以及上下文记忆。这些决策共同构成了AI编程的“菜单”,开发者可根据需求组合选择,以优化协作效率。

📜 **结构化指令提升AI工作质量:** 清晰、可重复的结构化指令是提升Claude工作质量的关键。这包括预设命令库、明确编码标准、定义“完成的标准”(Definition of Done),以及触发代码风格检查和测试。让Claude同时扮演开发者和审查者,能有效保证代码的质量和可读性。

👥 **多AI智能体协作与角色分配:** 当使用多个Claude实例时,为其分配明确的角色(如项目经理、架构师、开发者)和计划至关重要。通过“蜂群并行”模式,多个AI智能体能在结构化流程中同时运行,并利用代码库存储任务、日志和架构决策记录,以实现高效协作并保留记忆。

🧠 **上下文记忆是AI持续进步的基础:** Claude存在遗忘问题,框架通过保存上下文信息来解决这一挑战。确保AI拥有记忆能力,能够避免重复犯错,并在此基础上不断积累经验,实现“积跬步以至千里”的进步,从而在软件开发生命周期的各个阶段发挥持续作用。

作者:Shawn

开发者们如何通过实验各种结构、编排与标准,试图从 AI 编程中榨取更多价值。

作为软件开发者,我们才刚刚开始学习如何与 AI 并肩作战。

核心思想是:让 Claude 去做繁琐的编码工作,而你则可以抽身出来,扮演项目经理、设计师和软件架构师这些更高价值的角色。诀窍在于,别再把 Claude 当成一个聊天框,而是把它看作一个框架 (framework)——一套能让其输出变得可预测、有价值的规则、角色和工作流。

更神奇的是,要给 Claude 套上框架,你甚至不需要写代码,只需要结构化的提示词 (prompt) 就够了。而此时此刻,开发者社区正在疯狂地进行各种实验——一场你或许可以称之为 “Claude 代码框架之战” 的运动正在上演。数十个开源项目正在测试各种不同的“配方”,探索如何高效地与 AI 协作。

这是一份来自前线的战地报告。


一份决策“菜单”

如果你想设计一套自己的 Claude 工作流,你需要做出以下八个重大选择:

    任务放哪儿?

    如何指导 Claude?

    AI 智能体如何协作?

    如何运行会话?

    代码如何使用工具?

    代码如何开发?

    代码如何交付?

    如何保存上下文?

你可以把它想象成组建一个后厨。Claude 是流水线上的厨师,但你需要决定:菜谱放哪里?厨师们如何学习餐厅的风格?谁来管理厨房?以及,菜品如何端上餐桌?

1. 任务放哪儿?

Claude 需要一个单一事实来源 (source of truth)。

小结: 任务必须放在一个 Claude 看得到、你也追踪得到的地方。

2. 如何指导 Claude?

用结构化指令取代模棱两可的提示词。

    命令库: 预设的斜杠命令 (例如 /create-tasks, /review)。

    编码标准: 明确技术栈和编码规范。

    完成的定义: 将“完成的定义 (Definition of Done)”编码成规则。

    触发验证钩子: 在每次变更时强制执行代码风格检查 (linting) 和测试。

    Claude 作为审查者: 让 Claude 同时扮演开发者和代码审查者的角色。

小结: 规则越清晰、越可重复,Claude 的工作质量就越高。

3. AI 智能体如何协作?

想用多个 Claude?给它们分配好角色和计划。

    角色扮演: 让 AI 分别扮演项目经理、架构师、开发者、测试工程师等角色。

    蜂群并行: 让许多 AI 智能体 (AI Agent) 在一个结构化流程中同时运行(例如:需求规格 → 伪代码 → 代码 → 测试)。

    仓库原生工件: 将任务、日志和架构决策记录 (ADR) 存储在代码库中,从而让记忆得以留存。

小结: 良好的协作机制能防止多个 AI“员工”互相干扰。

4. 如何运行会话?

AI 的输出可能会变得一团糟——会话 (session) 就是你的工作台配置。

小结: 通过并行运行任务,你可以在避免持续冲突的同时,完成更多工作。

5. Claude 如何使用工具?

让 Claude 了解你的整个技术栈。

小结: 工具能让 Claude 从一个“聪明的自动补全”转变为一个“积极的团队成员”,它能自查工作,并与你的系统交互。

6. 代码如何开发?

根据你的需要,Claude 可以戴上不同的“帽子”:

    项目经理 (PM): 将产品规格转化为任务和待办事项。

    架构师: 在编码开始前,设计整体结构、定义接口并设定规范。

    执行者: 在设定的框架内,遵循测试和标准编写代码。

    质量保证 (QA): 检查工作成果是否存在问题。

    审查者: 审计合并请求 (PR) 的质量、可读性和风险。

小结: 在软件生命周期的每个阶段,你都可以利用 AI。

7. 代码如何交付?

代码是如何进入你的代码仓库的?

    小步提交 (Small diffs): AI 领取工单并生成小的合并请求 (PR),并且总是经过人工审查。

    实验性部署: 在功能开关 (feature flag) 后面部署变更。

    完整应用脚手架: AI 根据高层次的提示词构建并部署整个应用程序。

小结: 选择适合你的规模——为生产环境选择安全迭代,为原型开发选择脚手架。

8. 如何保存上下文?

Claude 会遗忘,但框架能帮你记住。

小结: 没有记忆,AI 会重复犯错。有了记忆,它才能积跬步以至千里。

如何组合搭配

你可以把这些选项看作一份菜单,不必一次性点全。

价值何在?

从这场 Claude 代码框架之战中,我们得到的初步教训很简单:给 AI 设定好框架,它才能发挥出最大效力。

Claude 并不是要取代开发者,而是在改变他们的角色。你花在敲样板代码上的时间少了,而花在打磨需求、评审设计和定义架构上的时间多了。如果你没有尽到自己的职责,事情很快就会失控。

我们尚处于早期阶段,但各种框架的演进方向都指向同一个未来:AI 不再是一个神秘的黑盒,而是一群由你管理的团队成员。而这正是最激动人心的地方:你给予的结构越多,得到的回报就越丰厚。


原文链接: https://shmck.substack.com/p/claude-code-framework-wars

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