Anthropic官方刚刚给出了一个最新解决方案：【让AI智能体持续有效的完成一个需要长时间、跨越多轮会话的复杂项目】

其给出了一套两步走的工程流程，让AI像人类程序员一样轮班写代码，每轮只做一个小功能，写完测试好，提交代码，写日志

每轮都清楚自己该干啥，且不把烂摊子留给下一轮，解决上下文窗口限制、或者多轮对话会话间的记忆缺失，导致的项目烂尾问题

1、首先，搞一个初始化智能体 Initializer Agent
类似项目启动时的架构师或项目经理，负责搭好架子

创建功能列表，根据用户的高级需求拆解出一个详细具体的JSON功能列表，每个功能最初都标记为“未通过”，类似待办事项清单，明确告诉智能体要完成什么

设置初始环境，编写一个init.sh脚本（用于启动开发服务器等）、一个claude-progress.txt文件（记录智能体的操作日志）和一个初始的Git提交（记录项目起点）

2、编程代理 Coding Agent
之后每轮对话都派它上场，固定SOP

先pwd、读日志、读功能清单、git log、启动服务、跑一遍端到端冒烟测试，确认前任没留坑

只挑一条最高优先级的“未通过”功能，增量开发，无需一口气写完整个程序

改完用Puppeteer做真人级浏览器测试，真正把功能跑通才把清单项标“通过”

提交git（写清楚 commit message）并更新progress文件，给下一位留干净分支

用JSON非Markdown存功能清单，防止模型手滑乱改；每轮只动一个功能保持主分支随时可发布，避免一次性写太多代码导致上下文爆炸、半途而废或留下烂摊子

示例代码：http://t.cn/AXLjkfKT
博客：http://t.cn/AXLjkfKH

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