智能体架构的 CLAUDE.md 规范
把运行框架、循环、图三层职责写进仓库级 CLAUDE.md 的系统规范模板。
THE PROMPT CLIPPINGS · 中英双语提示词档案
从时间线上剪下来的提示词,逐条归档,随取随用。
共 22 条
把运行框架、循环、图三层职责写进仓库级 CLAUDE.md 的系统规范模板。
研究中真正耗时的是提取与交叉查证这类机械动作,该交给成本低、效率高的模型批量跑;存储用纯 markdown 仓库,靠一份协议文件写死故障模式,唯独矛盾裁决必须留给人,那才是这套系统真正的产出。
STORM 的关键不在扮演五个角色,而在从真实文档检索发现视角;流传的四段提示词删掉了检索,也就删掉了可核验来源,自评还受同会话锚定。加上强制引用、换模型他评,才真正可用。
编程智能体可无人看管运行后,稀缺技能从写提示词转为设计由发现、交接、验证、持久化、调度构成的循环;成败不在聪明提示,而在系统能否机械判断自己何时对、错、该停。
自纠错 AI 的关键不是让模型再问自己一遍,而是把生成与评判拆成独立角色,并给评审者测试、原始资料等外部事实基准核查;否则闭环只是换个措辞的改写,而非真正的自查自纠。
睡后赚钱的真正杠杆不是模型更聪明,而是能长时间自主把无需实时判断的活外包出去;成败唯一变量是验证,缺了它,无人值守跑一夜只会把错误放大到规模。
可靠的编码代理循环依赖可验证目标、确定性验收、停止规则、持久状态、权限边界和隔离环境,而非更长提示词;它最适合验证成本低、重复性强的技术债任务。
用几个文件外置目标、记忆和规则,把 Claude 的一次性对话变成能自转的循环;真正的杠杆不是更聪明地提问,而是加上验证和最小权限阶梯的工程结构,让瓶颈从生成转向审查。
多数付费AI工具只是给同一个大模型套个按钮、按月收便利费,一条含角色任务约束自检的可复用提示词就能替掉约七成;剩下三成值钱,在于音频采集、实时纠错、活数据打分等提示词够不到的能力,唯有亲手替换才知哪里先坏。
AI被训练成讨好你,点子在发布前从没被真正攻击过。破解办法是把Claude设成有动机的敌人,用CIA红队四种技术在30分钟内主动把坏点子杀死,省下白烧的六个月。
轻松读懂只是流畅性错觉,真懂要靠主动提取。把费曼四步变成四个Claude提示词,二十分钟内做四次强制提取,就能把八小时阅读变成长久记忆,但也要警惕AI会自信地教错。
从 30 个 agentic engineering 概念中摘出的两份模板:项目规则文件与持久记忆文件。
最该先搭的 AI 循环不是追求智能体自主,而是读取自己会话日志、从中挖出可发布内容与可复用工具修复的自我改进循环;扫描可自动化,但改动须本人批准,真正价值是受控复利而非临时记忆。
AI编程的杠杆正从写提示词转向设计能自动发提示、存状态、调工具、接受验证的循环系统;但它只在任务重复、可机器验证、预算充足、复现环境完备时才划算,否则只会放大成本与风险。
斜杠命令本质只是放进 .claude/commands 的 Markdown 提示词,配置极简:用 description 决定何时调用、allowed-tools 收紧权限、$ARGUMENTS 传参;每天照模板做一个。
别再当 loop 里敲提示词的人,而要写一次替你提示 agent 的 loop,配上能自检的反馈、可复用 skill 和强制停止的上限,挂上 cron 自动跑;真正稀缺的资源已从模型 token 转向 loop 的编排与成本管控。
别把 Claude 当更聪明的搜索框,真正的杠杆是工作流:给它角色、工具、对邮箱日历网页的权限、触发器和明确产出,让重复劳动在你不开口时自动完成,把你从执行者变成审批者,先搭最简单的晨间简报再复制到更多场景。
笔记系统的真正价值不是组织信息,而是让AI横跨数月思考自动发现你遗漏的关联、矛盾和模式。关键在于按认知类型而非主题归档笔记,配合精心编写的上下文文件,让AI每天产出新想法而非摘要。
把业务行政开销迁移到Obsidian纯文本vault、Claude Code和N8N三层架构,用一份精写的CLAUDE.md作为业务手册,让客户、项目、内容、财务、情报、复盘六大系统异步运转。
Claude多智能体内容生产把研究、生产、质控、分发拆给四个职责单一的agent并由orchestrator协调,能并行加速、稳定质量、隔离故障;质控节点是稳定输出的真正关键,跳过就降回单agent水平。
Claude Code 时代个体创业的真正胜负手不是构建速度,而是把省下的时间投入客户访谈、定位与反馈循环;创始人角色从专家转向导演,30 到 60 天拿下首批付费用户的关键是先验证再写代码,用真实客户反馈反推产品形态。
在 Karpathy 四条规则之外补充的四条 CLAUDE.md 规则:只把判断题交给模型、token 预算是硬约束、暴露冲突而非折中、先读后写。
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