我如何对抗人工智能脑残

如果您在终端上使用 Claude Code 或 Codex，您就会知道这一点。你开始一个任务。 AI 需要一些时间来回复，所以你开始另一个。然后第一个回复，但回复需要一个澄清、一个跟进和一个辅助任务 - 并且每个人都想要自己的选项卡。然后第二个选项卡的回复就进来了。你就玩杂耍吧。突然之间，您发现自己在 20 个线程之间跳跃，试图将所有这些上下文保留在您的大脑 RAM 中。直到你不能为止。你的大脑会疲惫不堪，你的注意力会被分散，你不再知道自己在做什么、从哪里开始以及应该在哪里结束。很多人建议休息一下，打字前思考一下，限制范围。我有自己的实验。我认为这种工作方式有两个主要问题：顺序和上下文。所以我组织我的工作有点像优先级队列。下面是它的实际工作原理。队列位于 git 中。每张票证都是存储库中的一个 Markdown 文件，就在它所讨论的代码旁边，并且板的状态是一个已提交的快照。聊天窗口里没有什么重要的东西，我的脑子里也没有什么东西。如果会话终止，队列仍然存在。代理人会轮流工作。它研究新的票证，构建人类标记为安全构建的票证，运行测试和浏览器检查，并验证已经部署的内容。对于任何涉及敏感代码的内容，它都会构建在分支上并首先询问。它永远不会部署到生产中——那部分是我的。它不能做的是决定。因此，需要我处理的所有事情都会集中到一个地方，我称之为我的主人收件箱。脚本会读取整个棋盘，并向我提供一份优先列表，其中包含等待我判断的项目 - 审查此更改，回答此问题，对此权衡进行规则。阅读表面是克劳德的人工制品。每个周期从 git 重建一个页面，镜像整个板以及每张票的评论页面。因此，我不会向后滚动终端来尝试重建更改的作用。我打开一个链接，阅读构建的内容和原因，然后给出我的结论。判决返回到 git 中，记录到卡片上。该页面只是一个查看器——git 是记录。接下来是最重要的部分。我拿一件物品。我加载它的上下文。我做出决定或请求采取行动。然后我将其放回到队列中来关闭它。这个结束就是整个技巧。这张票并没有作为一件值得记住的事情一直挂在我的记忆中。上下文随之结束。因此，当我从队列中选择下一个项目时，我实际上可以集中注意力。一次只做一件事。还是很累。但我并不感到心烦意乱或迷失。挑战过去是，现在仍然是围绕它的工具。以易于理解的方式提供上下文，因此加载票证需要一分钟而不是二十分钟。并防止票证陷入无限循环，因为它们被阻止等待只有我才能给出的裁决。它是一个活的有机体，我不断改进它。但这感觉就像我使用人工智能工具的生产力向前迈出了一大步，所以我认为值得分享。