这不是炒作——Claude Code证明未来已然到来

Claude Code 一直在运行......一直在运行......一直在运行......

完成耗时941秒(即15分钟)!

它在一次请求中还处理了37400个词元。让我们来直观地感受一下:

那个提示的长度是《了不起的盖茨比》的一半

它不仅耗时很长,还一举颠覆了我对网站的整体规划,比我想象的要好得多。

为什么这是一个转折点?

我一直都在想着AI27。如果你还没去了解过,就应该去看看。

此图是对我们可以预期的进展的预测来源

对我来说,这个提示有趣的地方在于,这个网站去年就预测到我们会走到这一步。它预测到我们的智能体(agents)会自行处理任务并把它们做好。

我去年写过关于这个的文章,当时我们还没有Cursor,所以他们的预测在我看来完全是疯了。

这也是一个不错的网站:来源

那我为什么会如此印象深刻呢?

正式宣布,我现在已经到了这个阶段:我可以向Claude Code发出指令,然后放心地让它自行运行,之后我再回来查看结果。

对我来说,那个时刻就是我只提了一个请求,它就准确理解了我的需求。不仅如此,它完成得比我想象的还要好得多。

那我做了什么呢?

我已经研究规划提示很长时间了。不过,制定典型的MVP计划存在一个问题,那就是你会得到很多这样的情况:

  • 时间线估算(冗余)

  • 随机的技术栈臃肿(例如它需要基于NextJS之类的)

我发现输出结果呈现出这种奇怪的模式,它似乎压缩了我真正想要的内容,并且对深度的关注不够。

那么我是如何改变这一点的呢?

我不想一次性在一个文件里规划整个网站,而是想看看是否真的能让它做到以下几点:

  • 以Markdown文件形式为整个网站制定一个计划

  • 然后为每个单独的页面在各自的 Markdown 文件中制定计划

我就是这样让它冒泡15分钟的。

抱歉,我不得不对这段内容进行审查,因为我将其用于一个实际项目,实在懒得再花15分钟运行另一个提示了。

它会创建一系列Markdown文件

该截图显示了它生成的所有文件。

这些页面非常全面、完整且信息丰富,这一点很棒。它们清晰地说明了AI在构建事物时需要做什么。

接着,更疯狂的事情发生了

我刚说很酷,现在就去做,然后......

看,我们现在已经到了1200秒,33000个词元

没错,你猜对了------它做到了。

30分钟,2次请求,我的整个项目就搭建好了。

这简直太疯狂了。我们正生活在未来。

我想总结一下这有多疯狂,这样我们就能清楚了:

  1. 我最初提供了15个Markdown文件的上下文。

  2. 它收集了所有这些信息,并成功为每一个页面制定出完美的计划

  3. 它在一个请求中完成了上述操作

  4. 然后在另一个请求中实现了所有内容

  5. 老实说,我在两次提示中都没写得很好,只是用简单的英语写了一下。

我在意的不只是长度,还有质量。就好像成品完全不需要我再做任何处理。

现在有一些注意事项:

  1. 这个网站特别轻后端,只有几个基本的CRUD屏幕。

  2. 这个网站具有战略性,所以我所寻求的答案是开放性的。

但我认为这并不影响这里的要点。

现在已经到了这样一个阶段,我可以放心地在这里凉快一下,给出我的提示,然后去跑个步再回来,相信它会完成我想要的任务。这简直太疯狂了!

我的博客是AI进展的一个缩影,我现在可以说,情况已经发生了变化,这是我们跨越的一个重要里程碑。

下面是你可以效仿我所做之事的方法

  1. 分解大任务 ------ 不要要求"整个应用程序"。从规划提示开始,然后逐页深入推进。

  2. 使用结构化输出 ------ 请求 Markdown 文件、JSON 或表格,以便你可以轻松复用成果。

  3. 将你的提示串联起来 --- 先获取计划,然后将该计划反馈回去以执行。

  4. 追求深度,而非广度------让它展开某一部分(例如单个屏幕或工作流程),而不是提供浅显的总结。

  5. 批量上下文 --- 预先向Claude Code提供所需的文件或笔记集,然后让它运行。

  6. 走开 ------把它当作一个自主的代理:设定请求,让它运行15分钟,然后回来查看已完成的工作。

相关推荐
机器之心8 小时前
英伟达护城河被AI攻破,字节清华CUDA Agent,让人人能搓CUDA内核
人工智能·openai
后端小肥肠9 小时前
公众号躺更神器!OpenClaw+Claude Skill 实现自动读对标 + 写文 + 配图 + 存入草稿箱
人工智能·aigc·agent
拳打南山敬老院9 小时前
Context 不是压缩出来的,而是设计出来的
前端·后端·aigc
AI攻城狮10 小时前
OpenClaw Session 管理完全指南:Context 压缩、重置与持久化
人工智能·云原生·aigc
我和你共同10 小时前
openClaw本地部署全流程
aigc·openai·cursor
梁天培10 小时前
OpenClaw(原Clawdbot)技术实践:本地AI代理网关部署与飞书全流程接入
openai
神秘的猪头15 小时前
🚀 拒绝“一本正经胡说八道”!手把手带你用 LangChain 实现 RAG,打造你的专属 AI 知识库
langchain·llm·openai
用户51914958484515 小时前
CVE-2024-10793 WordPress插件权限提升漏洞利用演示
人工智能·aigc
chaors15 小时前
从零学RAG0x01之向量化
人工智能·aigc·ai编程
chaors15 小时前
从零学RAG0x02向量数据库
人工智能·aigc·ai编程