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哈哈,居然到了 Waza Skill 设计思路分享的第三弹,今天给大伙分享我是如何设计 /think 这个技能的,也就是在写代码之前做方案设计用的。
我使用 Claude Code 有两个非常有意思的设置,第一个是 /model opusplan, 也即默认做计划会使用 opus 最强模型,然后去执行使用普通 Sonnet 模型,这样可以帮助我的 Max 省点儿用在更需要地方。
第二个是我其实默认执行会用 alias c="claude --dangerously-skip-permissions",这个不建议技术小白用,我用是由于我知道他在做什么,以及主要是我懒得缘故。
然后回到正题,那么 /think 怎么让最牛的模型执行更好一点呢?继续回到模型本身,其实模型不喜欢表态,但是我更喜欢能表态给你最优方案的工程师,所有我做的第一件事就是,开头就要求模型必须有立场,说清楚什么证据能推翻这个立场,并且明确禁掉了"There are many ways to think about this"这类正确但无用的废话,给 2-3个选项没问题,但必须有明确推荐,而且必须包含一个最小化选项。
然后方案并不是想出来就ok了,第二部会让他自己反驳自己,什么情况下这个方案会有问题,假如有办法修复,那就补充到方案里面重新呈现,假如直接打破了方案,他会直接高数在哪些情况下为什么不行,这样至少交到你手里的方案是你心知肚明的。
对于前提验证也会做得比较细,先确定解决的目录代码位置对不对,我还真出现过他出方案拿着一个不对的路径在出,然后查旧的技术方案文档避免重复造轮子,然后去搜索 Github 看看有没有人也处理过类似的问题,这三步做完才开始想办法,防止一开始就建立在错误的前提上。
这里也会有复杂性分级,超过8个文件或者服务新增会明确告知规模,超 3 个组件交换数据会画ASCII 图找环,所有 API key 和第三方依赖在方案阶段就列清楚,防止白忙,也防止引入不靠谱的方案。
最后还有一个硬性规定,方案里面不允许出现TBD、TODO、"以后再说"、"类似第 N 步"这种东西,因为又回到 AI 的性格,给了这个东西执行的时候很容易出现少做或者多瞎想,相当于不要给AI任何退路,导致效果不好。
最后方案的输出也有要求,做什么、不做什么、选了哪一个方案什么理由,3-5个决策依据,明确的未知项,/think 决不写代码,用户批准后再进行。
这里我做 Think 技能的时候,也是参考我认为好的技术专家是怎么来做技术方案的,详细分析调研后的最优技术方案,决策果断,不留尾巴,被否定了立马去优化方案本身等等。
假如你有更好的方案设计经验想沉淀,欢迎给 Waza 来提升 github.com/tw93/waza

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Superset 今天发布 1.0 版本,同时登顶 Product Hunt 第一名,排在 Claude Code 远程访问和 Nano Banana 2 前面,我果然没有选错!Congratulations @superset_sh !

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Claude Code 升级 Todos 功能为 Tasks,最大亮点如下:
1. 多个会话能够在同一个任务列表上协作,需要使用 CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID=groceries claude 命令启动。
2. 新加了一个文件夹:~/.claude/tasks,任务会自动存储在这里。
这次升级是把社区里好用的任务协作模式吸纳进来了,再次向⎡以文件系统为中心⎦迈进了一步 😂
Thariq@trq212
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@hanxu2018 @Jimmy_JingLv 试试在 ~/.claude.json 里面加 "hasCompletedOnboarding": true
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