嗯,我想到一茬。这个用 Claude 3.5 做脚本语言的实验,很有意思。我学到的是:任何人都能进去,用 Claude 造出复杂如脚本语言的东西……只要他本来就懂怎么工程一门脚本语言。这就很有趣了。
另外几件有意思的收获。对付 Claude,最好的方式是走正式流程。把话题聊透,写一份技术规格说明书。Claude 默认想抄近道,你得把自己的文档标准跟他讲清楚。
有了技术规格,你还得让 Claude 进 Kanban 模式。跟这套工作流搭得上的正式流程,除此之外没有别个。而且,你得有办法在会话之间保住上下文,做法是让 Claude 写一份面面俱到的 SOW,把你每次会话的最后一行附上。
保住上下文
这件事的解法,是 projects。Projects 有用,但有个要命的短板。Anthropic 对上下文窗口的估计,偏得离谱。偏很多。所以,长时间的 design 会议或实现聊天,你要把它压在项目上下文的 13% 以下。
用 Git,因为 Claude 偶尔会喝断片,把你整个项目扬了。
模型与 QA
这里的 QA 流程也有意思。写代码我最喜欢的模型是 Claude 3.5 Haiku。Sonnet 通常也挺好使。技术文档和 QA,我用 Opus 加 @ChatGPT (mini) 的组合。
Mini 也适合代码抢救:当 Claude 融化了,决定把整个应用糊进一个文件的时候。但应用一旦超出一个面包箱的个头,mini 自己也会认知融化。
1o 在技术向 QA 上好到离谱,4o 几乎不遑多让。我的体感:1o 没有性格,4o 有狂野的创意的一面,聊起来更有趣。
工作流里变了什么
总共算下来,从规划,过技术规格,到最基础的 mvp,大概一周。现在我在做 mvp 后期和组织改良。一个基础 API,和更多种有用的输出。
给你个体感参照:尽管整套系统笨拙——会话截断,在不同平台的不同模型之间复制粘贴,以稀释偏见、抓出错漏……毕竟只他妈花了一周。
上一门我做对的脚本语言,磨了 18 个月,天天做。那门是 C++ 写的,现在这门是 Go。而且新这门更简单,面向更少的平台,这笔账要算进去。
另外,用 Go 起步,顺手解决 AI 生成代码的很多毛病,因为 Go 对 import 和未使用变量这类事,意见很强。
合计一下,再算上流程里的各种低效……比手工做,性能增益约 9000%。
它成立,前提是你懂怎么设计、编码、做 QA。你得有一整个生产班子的手艺。而我这种能干这个的人,我觉得,不寻常。
这里的复杂度相当高。
但我玩得很开心。
这是一种非常过瘾的工作方式。