穆得的巧技任务怎么完成
千万别练双脚转，否则双轮转速太快，容易把地板转出一个洞。千万别练快速前后小碎步，否则滑速太快容易把轮子磨平。千万别练单腿提重，否则单轮顶的太高，容易把袜子顶破。 千万别穿洞与轮滑袜，否则会因为太防滑太耐磨，怎么穿都不坏，让自己觉得训练的还不够努力。千万不要看完视频点赞又收藏，否则你会收到超多的轮滑小技巧！
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11:50查看AI文稿AI文稿今天我们来聊一聊如何让 codex 的 go 命令能够做到完全不需要人工干预的自主开发。是的， 然后我们会聊到像 real loop plan 模式，还有 spec driven 这些高级的技巧，是怎么帮助我们突破传统的对话模式的限制，做到常识的任务执行和复杂的任务执行呢？这个话题很有意思，那我们就直接开始吧。咱们先来说说传统的对话模式到底有哪些问题， 为什么呢？没有办法支持这种长时间运行的复杂的任务，就是在传统的对话模式下面，一旦这个 token 的 数量达到了上限，系统就会强行的压缩历史记录。嗯，那这个时候就会导致一些比较重要的关于目标的描述就会丢失掉， 然后 ai 就 会出现跑偏，或者说直接卡死，对，这是一个非常影响体验的事情。确实，那有没有什么技术可以让这个任务状态能够跳出这个上下文窗口，做到即使重启终端也不会丢失呢？当然有了， 现在的技术，可以把任务的状态保存在上下文窗口之外的一个地方哦，这样的话，不管终端重启多少次，或者说运行多长时间，这个状态都是一直存在的。没错，就真正的实现了无人值守的连续运行。 那这种 agent loop 的 机制和我们传统的这种 chat ui 相比，它到底在哪些地方做了改进？ 最明显的改进就是状态管理这方面，传统的 chat ui， 它的状态是跟着这个上下文走的，嗯，你稍微一滑动可能就找不到了，然后很容易就会断掉，需要手动地去触发，或者说写一些外部的脚本来维持。对，但是 agent loop， 它把这个状态单独地存在了外面， 所以它是支持断点续传的，也不怕重启，直接就可以恢复现场。听起来确实省心了不少。那在执行时长和开发者的操作方式上面，这两者差别大吗？差别很大，传统的 chat ui 一 般都是几分钟，然后就局限于一个短的文本的交互。对，而 agent loop 它是受限于这个 token 的 预算， 所以它可以运行很长时间。那开发者的角色也从这种不断地去发指令变成了一个监督者。 ok， 只需要在必要的时候去做一些干预就可以了。 我想知道到底在哪些场景下面是完全不需要使用这个 go 命令的？比如说我现在有一个特别小的任务，是不是就没有必要用它？ 对，如果是一个非常简单的单轮的任务，比如说你就是让他用 python 写一个冒泡排序，那你直接问就好了。没错，不需要用 agent， 用 agent 反而增加了系统的负担。那如果说我这个需求本身就特别模糊，是不是也不适合？是的，如果说你提的需求是那种极度模糊的，比如说你让他去开发一个背单词的 app， 嗯， 那这个时候 ai 就 会不断地去自询问，自扩展，然后很快就会耗尽你的预算。对，而且它的方向也很难去控制。明白了，那要是这个任务在执行的过程当中，经常需要人来做决定， 比如说涉及到一些商业策略或者用户体验的选择，是不是也不能用这个高密令？没错没错，这种需要高频的人类的输入，或者说涉及到一些商业判断交互设计的这种，嗯，那还是建议手动去做，因为他这个 agent 是 静默的执行的，没有办法实时的去跟你确认。对，可能就会导致决策失误。 如果我现在要操作一些非常危险的，比如说删除文件或者清空数据库，这种操作是不是也不能交给这个自动的系统去做？千万不要因为这种涉及到一些不可逆的操作， 或者说你在 plan 模式里面又错误的欠套了调用，嗯，就很有可能会造成数据的丢失或者说系统的崩溃，对， 这种灾难级的风险是一定要避免的。我们接下来就说一说掌控这个引擎的配置和它的生命周期的控制， 就是我们到底怎么才能通过配置文件或者自然语言的指令来开启这个 go 命令？其实很简单，你只要在这个配置文件的 features 字段里面新增一个开启的指令，或者你直接用自然语言说帮我开启 codex 新增的 go 命令，嗯，就可以了， 但是你改完之后必须要重启 cadx 引擎才会生效。哦，了解了，那如果我在运行这个 go 命令的过程当中，我想要暂停，想要恢复，或者说我想要知道它到底用了多少资源， 有没有什么简单的命令可以直接操作？有啊，你要启动的话就直接输入 go， 加上你的提示词就可以了。嗯，然后它会有一个实时的监控面板跳出来，告诉你它已经跑了多久了，用了多少 token。 对， 那如果你想要暂停的话，你就输入 go pause， 想要恢复的话，你就输入 go resume， 就 算你把这个 ide 关了，或者说你重启了电脑，它也可以从你上次断掉的地方继续跑，没错，非常的方便。 那我们再来讨论一下这个完美自制的 prompt， 它的结构。为什么我们要特别的去关注这个范围边界和严格约束这两个模块？是这样的，范围边界其实就是用来限定它的这个操作区域。嗯，比如说你可以规定它只许动某一个文件，其他的文件一个都不许碰。对， 这样的话哪怕它出了问题也不会影响到整个项目。然后严格约束，就是说你可以规定它必须要用什么版本的库， 或者说明确地写清楚他的代码风格。没错，这样的话就可以最大程度地保证他跑出来的东西是你想要的。能不能举一个例子，就是说这几个模块范围边界严格约束完成定义和垄断机制在一个实际的 prompt 里面是怎么配合工作的？ 可以啊，比如说我们现在有一个任务是要扩展 jason 的 词库到一千个唯一的词条，那这个时候我们的 prompt 就 会是这样的，首先用范围边界限定只许动这个特定的文件，嗯，然后用严格约束规定必须要用原生的 api 来解析， 再用完成定义写明当这个文件里面真的有一千个不重复的词条，并且可以被成功读取的时候才算完成。对，最后熔断机制，就是说一旦他遇到了三次 jason 解析错误，或者说 token 用完了，他就立刻停下来， 这样的话就可以保证这个任务是既安全又高效的。听起来很不错啊，那我们现在要讲的这个进阶功法一， skill 自动化的提示词生成器，它到底是怎么帮我们来解决手写 prompt 又麻烦又容易出错的这个问题的？你只需要用自然语言把你的需求极简地描述出来。嗯， 比如说你就说为项目增加 cohere rank 作为第五个 provider。 对， 然后这个 skill 引擎就会自动地帮你去查找，并且把这些参数、边界条件、完成状态等等这些东西都帮你组装好， 生成一个完整的蓝图。没错，你就再也不用去担心你会漏写一些关键的东西啊，或者说你要花很多时间去调格式啊什么之类的，真方便啊。 那我们接下来要聊的这个进阶功法二，就是这个 plan 模式，它到底是怎么做到把思考和执行分开，然后来提升我们处理这种比较模糊的、比较复杂的需求的能力的？其实 plan 模式它就相当于这个项目里面的大脑， 他专门负责跟你一起讨论，然后产出一个高层的架构设计。对，那这个时候你就可以不断的去跟他互动，把这个方案逐步的细化。嗯，等到你确定了之后，再把这些具体的任务交给购模式去执行， 这样的话就可以保证每一行代码都是在按照这个战略方向在推进，没错，就不会跑偏。那这个 plan 模式在向购模式提交任务的时候，有没有什么一定要注意的工作流？有啊， 就是你一定要先在 plan 模式下面让 ai 把这个开发清单一步一步地都列出来。嗯，然后你要确认它每一步都是你想要的， 接着你要进到这个气闸仓，就是做一个上下文的清洗。对，最后你才可以把这个任务安全地交给购物模式去执行。 如果你不做这个清洗的话，就很有可能会出现这种虚假的激活啊，或者说直接卡死啊之类的问题。没错，这个是非常关键的。我还有一个疑问，这个 spec driven 到底是在一个什么样的场景下面，会比我们传统的这种提示词的方式更有优势？嗯， 当你的这个任务是一个涉及到多个系统模块的这种长城的重构。嗯，那这个时候就算你的提示词写得再完美，也很容易会出现一些理解上的偏差。对， 那这个时候我们就需要用这个 spec driven， 就是 把我们的自然语言的需求通过这个 open spec 的 转换引擎，变成一个非常严谨的无二异性的规格描述。没错，并且我们可以明确定意这个 go 的 唯一的完成的标准。 这样的话就可以确保 ai 在 执行这种非常复杂的任务的时候，每一步都是符合这个架构的要求的。原来如此啊，那这个 openstack 到底是怎么跟这个 go 命令配合来实现这种工业级的全自动的开发流水线呢？ 首先，第一步，我们要在项目的根部路运行 openstack 的 出场的指令，它会帮你植入一个规格生成引擎，然后它会全盘的扫描你的这个项目。嗯，你只要输入一个极简的需求， 它就会自动地帮你生成一个非常严密的叫做 speck md 的 架构调整方案。对，同时它也会生成一个 open speck 的 配置文件的实历，里面详细地列出了每一个文件的修改路径和它们之间的依赖关系。没错， 最后你就可以让 go 命令完全按照这个 spec 点 m d 的 标准去自动地开发，或者说自动地重构你的整个文件架构。我想知道就是面对不同复杂度的开发任务，我们应该怎么去挑选最合适的？这个全自动的开发管线是这样的， 对于那种比较简单的，或者说只是单纯地追加一个功能，又或者是说接入一个独立的 api。 嗯，那你可以直接用 custom skill， 你 只要把你的需求用文本描述一下就可以了，它会帮你自动地补全一些边界的条件，然后直接就可以用 go 命令帮你输出结果。对， 那如果你的需求是稍微有一点模糊的，或者说你要做一些比较复杂的商业化的改造，那建议你使用 plan 模式加上 go 命令。嗯，先通过对话的方式把你的计划完善一下，然后清洗一下上下文，再用 go 命令一条一条地去实现你的需求。没错， 如果你的任务是一个系统级的重构，或者说涉及到很多模块的底层逻辑的修改，那你最好是用 openspec 加上告命令。嗯，先自动地生成一个 spec 点 md 的 规格书， 然后让构命令严格地按照这个文档的状态去逐步地推进。明白了，那我还有一个问题，为什么这三大黄金纪律可以真的让 ai 架构师做到真正的无干预的自制？这三大纪律其实是一个保障，就第一个，你要永远定义终点， 你一定要明确的告诉他什么时候该停下来。嗯，包括你要设置 token 的 预警，不然的话他就会一直跑一直跑，最后把你的预算全部都吃光。对， 然后第二个是谋定而后动，就是你一定要把这个规划和执行拆分开，让人类来负责那些模糊的战略的设计， 然后让这个持久化的 agent 来负责不知疲倦的去实现这些代码。没错，最后一个是信任外部状态，你要习惯把上下文和运行的状态彻底的分开。嗯， 你可以随时的关掉你的终端，让 rufluq 在 后台帮你默默的构建你的项目。对，等你再回来的时候，他已经帮你搞定了， 然后会输出一个 success autonomous looped establish。 好 的，今天我们聊了很多关于如何让 ai 可以 真正地做到无人执手的自主开发。嗯，从这种常识的状态管理，到这种复杂的任务的分解，再到这种全自动的流水线， 确实让我们看到了未来软件开发的一个新的方向。 ok， 那 这期节目咱们就到这里了，感谢大家的收听，咱们下次见，拜拜。拜拜。
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