为 AI 开发项目保留决策与实施历史
把每次变更的 proposal、spec、design、tasks 实施结果、验收记录归档下来。后续 Agent 在新会话中打开项目时,能从归档里找回当时为什么这么做、改了哪些文件、哪些验收已经通过,避免重复造决策或推翻已有方案。
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任务描述、口语长句、创作者、工具和仓库名称都可以直接搜索。
按名称、标签、主题和内容相关性排列
把每次变更的 proposal、spec、design、tasks 实施结果、验收记录归档下来。后续 Agent 在新会话中打开项目时,能从归档里找回当时为什么这么做、改了哪些文件、哪些验收已经通过,避免重复造决策或推翻已有方案。
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一段原本模糊的"想加一个功能"被整理成可被 AI 助手和人类同时复用的规格:包含变更原因、用户场景、行为描述、验收条件、范围边界。Agent 在后续会话中能基于这份规格找到约束,而不是从零猜需求。
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让 Codex(AI 编程与自动化辅助工具) 在已有代码仓库里稳定承担"理解项目 → 拆解需求 → 改代码 → 测试 → 审查 → 复盘"的一段连续工程工作,而不是只用来生成一次性片段。完成后会形成:项目级说明文件、一份需求与...
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让 Agent 在长任务(多轮工具调用、长时间运行)下仍能维持有效上下文,避免历史消息无限增长导致模型注意力失效或成本失控。
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一个普通用户在浏览器里就能配置参数、查看进度、预览结果、触发操作的界面。它把命令行/MCP 工具从"开发者专属"变成"非开发者也能用"。
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一个能"读取任务 → 决定调用工具 → 获得结果 → 继续推理"的最简 Agent,作为后续扩展工具、上下文、计划、子 Agent 等机制的基础循环。
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在同一仓库上同时启动多个 coding agent,每个 Agent 拥有独立的 Git worktree,避免文件互相覆盖,再由人或主控协调各自结果。
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让最小 Agent 循环真正具备"动手"能力:能执行 Bash 命令、读写文件、运行脚本,从而把"模型推理"和"真实环境操作"连起来。
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从一组网页资料(主题、URL 或热点候选)出发,自动检索补充资料,生成标题、正文、标签与配图,并批量发布到社交平台(如小红书)。整个流程可以在一个 Web 界面里查看进度并由人工最终确认。
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一个围绕具体业务对象(例如剧本、角色、场景、生成任务)组织的全栈 AI 产品,包含前端界面、后端接口、数据模型、生成任务流程和仓库内的开发记录。它不是单页 demo,而是一个具有多页面、多接口和外部服务依赖的垂直产品原型。
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一个由文件维护的项目上下文:产品背景、架构、当前任务清单、当前进度。在 coding agent 新会话开始时,让它读取这些文件即可恢复上下文,不需要把整个项目重新讲一遍。
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一个把故事或脚本数据结构化为"角色—场景—生成步骤"的产品骨架,便于后续交给外部生成模型或人工继续制作。结果是一个可继续推进的漫剧素材或流程,而不是一段不可控的纯文本输出。
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一份可在 Chrome / Edge / Firefox 等浏览器中加载的扩展,包含 manifest、背景脚本、内容脚本与必要的 UI 页面,并附带项目级 CLAUDE.md 规则。
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一组项目级 Slash Commands,把高频操作(如"跑测试"、"出发布说明"、"重置数据库")封装为可一键触发的命令,减少每次会话的重复输入。
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让 Claude Code(或 OpenClaw、n8n 等支持 MCP 的客户端)通过自然语言指令,在小红书账号上完成图文或视频笔记的草稿与发布,同时能搜索关键词、读取笔记详情和互动数据。整套动作由 MCP 服务封装,模型不...
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把一次变更拆成可逐项推进的 tasks,让 coding agent(如 Claude Code、tools/Codex-CLI)按清单一项一项执行并验证,避免一次性提出"实现整个功能"导致的范围与质量失控。
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一个由 coding agent 参与澄清、最终落到文件里的开发计划:需求文档、技术方案、任务清单。它把"模糊的产品想法"变成 Agent 和人都能照着执行的步骤。
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把一个第三方平台(例如小红书)的关键操作封装为标准化的 MCP 工具,让任意支持 MCP 的 Agent 客户端都能通过自然语言调用,从而避免让模型直接"读网页并乱点"。
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一条由 Claude Code 驱动的内容自动化流水线("内容工厂"),覆盖选题、整理、生成、发布或归档等环节,并附带项目级 CLAUDE.md 规则与必要的 Hooks / MCP 接入。
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一份可在 Xcode 中打开并构建的 iOS 项目工程,包含基本页面、必要的资源与项目级 CLAUDE.md 规则,作为进入 App Store 审核流程的起点。
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