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Linear + Claude:给 AI 装上项目大脑 AI 技术博主 Alex Finn 分享了一个让 Claude Code 变成自主智能体的工作流,核心就一个免费工具:Linear。 思路很简单。你跟 Claude Code 说想做什么应用,它先不写代码,而是把整个项目拆成几十个 issue 全部丢进 Linear,每个 issue 带优先级、验收标准、详细描述。然后你只需要说一句“去做下一个任务”,它就会自己从 Linear 看板里领任务、写代码、跑测试、标记完成,再领下一个。Alex 演示了一个提示词库应用,Claude Code 一口气自主完成了 18 个任务,中间完全不需要人介入。 这个工作流解决了氛围编程最大的痛点。以前你跟 AI 说“帮我做个 xxx”,它写完一个功能就停下来问你下一步,或者直接跑偏去做你没要求的东西。有了 Linear 作为“第二大脑”,所有任务提前规划好,AI 知道明确要求、标准是什么,产出质量明显上了一个台阶。 更实用的一点是跨设备和多智能体协同。Linear 在云端,你笔记本上的 Claude Code 和另一台机器上的 Codex 可以同时从同一个看板领不同任务干活,互不干扰。配合每个 issue 对应一个 Git 分支的做法,代码也不会冲突。再接上 Slack 通知,团队里谁在做什么、哪个 PR 合并了,一目了然。 关键配置是写好 Claude.md 或 Agent.md 规则文件,告诉智能体怎么读 Linear issue、怎么更新状态、怎么创建 PR、不要碰无关文件。这一步做好之后,整个循环就跑通了,你的角色从“写提示词的人”变成了“按批准键的人”。 我认为这个工作流最有意思的地方在于,它把项目管理从人的负担变成了 AI 上下文的来源。以前 Linear 这类工具是给人用的,现在反过来成了给 AI 提供结构化记忆的基础设施。这可能是目前让编程智能体真正“自主”起来成本最低、效果最好的方案。 #ClaudeCode #Linear #智能体工作流 #AI教程
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柳贯一3天前
Claude开发十几个项目后的第二条工作流是:需求别急着开改 我使用 Claude 开发十几个项目后,第二条工作流经验是:需求别急着开改。 项目规则讲清楚之后,也不是立刻写代码。 很多人用 Claude Code 翻车,是因为需求还没拆明白就让它动手。 这一期要做的是先让它读项目、问问题、列计划。 先把方向定住,再进入修改,返工会少很多。 1.先让它读相关文件 需求来了以后,不要直接说“帮我实现”。 先让 Claude Code 找相关文件,解释现在逻辑是怎么跑的。 比如登录问题,就让它先看登录页面、接口、状态管理和路由守卫。 它读完之后,让它说清楚准备改哪里。 这一步能帮你判断它有没有找对地方。 2.让它先问不清楚的点 需求里只要有模糊词,就先别开改。 比如“优化一下”“体验更好”“兼容一下”“更稳定”。 这些词听起来简单,落到代码里可能有很多方向。 让 Claude Code 先列出不确定点,你再回答。 问题问清楚以后,它后面才不会按自己的理解乱扩展。 3.Plan Mode 适合先拿方案 如果你担心它上来就改文件,可以先让它进入规划状态。 这时候重点不是产出代码,而是让它梳理步骤和影响范围。 你要看它有没有漏掉边界、测试、数据兼容和错误状态。 计划不对,就在这里改,不要等代码写完再返工。 先审方案,比后面大面积撤回更省时间。 4.计划要拆成小任务 一个大需求不要一次性丢给 Claude Code。 比如“做一个用户中心”,可以拆成页面结构、接口接入、表单校验、错误处理、测试检查。 每一步都能独立确认,失败也容易回退。 任务越大,越要先拆小。 拆小不是降低效率,是让 AI 的执行更可控。 5.先确认不做什么 需求拆解时,除了做什么,也要说清楚不做什么。 比如这次只改前端展示,不改接口字段。 这次只修 bug,不顺手重构目录结构。 这次只补当前页面,不扩展到其他模块。 不做的事情写清楚,Claude Code 才不容易把任务越做越大。 这也是控制成本和风险的关键。 6.第二期结束在计划确认 这一期的目标不是看到代码,而是拿到一个能执行的计划。 你应该知道它要改哪些文件,为什么这么改,改完怎么验收。 如果这些都说不清,就不要进入下一步。 先把需求拆明白,第三期再让 Claude Code 小步执行。 这个顺序慢半拍,但后面会少很多返工。 #ClaudeCode #AI使用技巧 #当我用ai创作 #我在抖音聊科技
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