• 6点无痛早起学习的和...
    2026-01-28 来自北京
    看了 github 的内容,让 Claude 分析了一些源代码,看源代码,感觉就是一个一个,做好的各类工具能力。 课程内容最终的产物,就是一个一个的配置(市面上有很多类似的产出物配置了) 这个课程到底是在教我们原理(从一个工程痛点延伸出来对应的解决方案,比如用 skill/agent 去解决),还是在教我们工具配置? 比如我的真实工程实战痛点: 我让 AI 按照 SDD 去设计的存量系统的一个老功能里面链路的迭代,最终上线了。 但现在在线上功能爆雷了。代码开发完了,并没有考虑到这个功能全链路上(不局限于我的这个服务)对端用户的体验,导致用户在端的 7s 没拿到操作的结果。 其实这个问题本质上就是说,AI 它并不知道,你这个链路上改动会影响哪些东西,所以,对于存量系统,有时候维护一个你的接口,在整个链路如何串联起来的知识库,这样,当 AI 去改动现有代码的时候,它就知道可以帮你排查出来啊,这个改动影响了什么链路。从而让咱们反向思考和意识到。 比如针对痛点,我可能就会去思考是不是用一个 subagent 在技术方案的时候就去 Review 改动已有链路功能的影响面,用 skill 去维护一些链路知识?
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    作者回复: 非常感谢你把问题提到这个层次 这种问题,正是我最希望在课程讨论区看到的。这就是这门课想要引导大家去思考的“工程级问题”。 你提到的这个真实场景非常典型:因为AI对整条调用链、对端体验缺乏全局认知,因此导致线上 7s 无响应的问题。 那么问题的本质就不是 “AI写错了代码”,而是,AI “没有” 被赋予在设计阶段主动审视影响面的职责和上下文!——这是问题的本质。 因此,如你所说,我们的思考可以是: 是否需要在方案阶段,引入一个专门负责影响面分析和链路回溯的 Sub-Agent? 是否需要用 Skill,把存量系统的链路知识、关键 SLA、用户侧体验约束沉淀成 AI 可查询、可复用的结构化知识? 然后在什么场景调用Skills 或如何把相关Skills赋予相关的Sub-Agent? 我的愿景的确是希望大家学习之后,能够实现:当遇到这种问题时,应该如何把“工程经验”翻译成 AI 的职责边界、能力划分和调用结构?—— 要做到这一点,也需要首先学习原理,如何配置,同时引入更多的工程场景实践。 后续课程能否达到这个期待标准 —— (这是一个非常高的要求)—— 我不敢打百分之百的包票,但是我会尽自己最大的能力往这个方向去设计。 一起加油!

    共 2 条评论
    7
  • Geek_72807e
    2026-01-28 来自山西
    老师讲的真好,已经看了很多这方面的文章,但是老师依然讲的精彩绝伦

    作者回复: ❤️

    
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  • 许久
    2026-01-28 来自北京
    且听且看且实践,持续进步

    作者回复: 🚵‍♀️🚣🧗‍♀️

    
    2
  • lz
    2026-01-28 来自四川
    这门课程太及时了,最近研究claude code的时候,越发感叹自己之前对claude code的技能发掘不足10%,正好看极客时间推送了这门课程,可以让自己系统的学习了解claude code。

    作者回复: 学起来

    
    1
  • Geek_f4e585
    2026-01-28 来自北京
    如何在一个Skill里面指定多个subAgent呢,如何确认Claude是起了subAgent进行任务的呢

    作者回复: 反了。应该是把Skills(能力)配置到 SubAgent 去。 在交互对话Log中,Claude Code命令行会明确写出它正在调用哪个SubAgent。

    
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  • sky
    2026-01-28 来自上海
    看了和尚同学的深度思考和老师的专业回复,有个想法:老师或极客官方能否邀请和尚同学共创一期以典型业务场景工程化实战为核心的课题,让专栏更具开放性,也让大家收获更多干货 🤝

    作者回复: 哇。我会觉得这个建议超好耶!!让我和我的编辑老师商量一下。真希望能够邀请到和尚同学共创!

    
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  • 6点无痛早起学习的和...
    2026-01-28 来自北京
    接上面的留言,继续表达一些疑问。 比如我有review代码的痛点,但现在网上的各类skill,subagent排行榜一大堆,比如Claude的code-simplifier插件就很好用,如果只是为了获取结果,可能就会差强人意一点。期待老师的答疑!!!

    作者回复: 还是接着上面的讨论哈。我们学习的目标并不是教大家再造一个比现有插件更强的 review 工具;而是当现成工具的 review 结论不够用时,我们在进行现状分析之后,可以清楚地知道:是缺了哪类上下文?是该加一个专注影响面分析的 Agent?还是该把链路、SLA、用户侧约束沉淀成 Skill,让 AI 在 review 阶段就“看得到”?—— 这些思考只能够来源于工程实践,对吧?而且也只有在具体项目的分析中才能够动态的进行选择。 举一个我自己做项目时候的例子哈——训练大模型,开始就是一遍一遍的反复训练,然后CC帮我做日志分析,观察W&B,当日志越来越多,项目结构越来越乱。此时我才开始思考——是不是此时该来一个负责日志分析的SubAgent了。这些都是很动态的决定,但是前提是我需要先知道子代理的优缺点和来龙去脉。 期待后续章节中更多类似的深入讨论。。。

    
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  • 娃蘑菇累死
    2026-01-28 来自四川
    使用curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash安装发现会存在问题 app-unavailable-in-region ,有什么办法绕过吗
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    