# workflow

Anthropic 工程師 trq212 分享用 Claude Fable 5 寫程式的方法論：對他來說，agent coding 的瓶頸開始不只是模型能力，而是使用者能不能在事前、事中、事後找出自己的「未知」。文章整理多個 prompt 範例，也提到可用 HTML artifact 把盲點、原型和計畫視覺化。

把 Fable 5 當指揮官、Opus 當深度思考手、Sonnet 當苦力、Codex 當平行宇宙工程師——一套在 Claude Code 裡搭起來的多模型編排架構，讓最貴的腦袋只做最關鍵的事。

Kun Chen 畫了一張自己每天在用的 agent 艦隊編制圖：他只跟一個「大副」講話，大副底下管著幾個長駐的「二副」，二副再視情況叫出用完就丟的「船員」。每個船員接到任務，系統會自動挑一個最划算的 model 去做——瑣事丟便宜的、日常工作交主力、圖像跟調查另外找專家。這篇順便講清楚一件事：gu-log 自己的翻譯 pipeline，走的是同一套邏輯。

半年前的 Coding Agent 最佳實務大多過期。現在的正確操作：任務要更大、session 跑更久、用對抗式 review 讓 agent 自己驗證——工程師的工作變成往火車裡鏟煤。

Dimillian（iOS 開發者，現在在 OpenAI）寫的 Codex Mobile 操作指南。但真正值得帶走的不是哪個按鈕在哪，而是一個會跨工具成立的心智模型：手機不是縮小版的終端機，而是讓 agent 在你的開發機上幹活時、你還能做決策的控制中心。

Matt Pocock 丟出一份『怎麼變成資深工程師』的配方：裝 /teach skill、開一個資料夾、貼一段 prompt。看似在開玩笑，底下的世界觀很尖——AI 正在吃掉戰術層的 coding，策略技能變成基本門檻。而 /teach 真正的設計，是把『教我 X』變成一個會記得你學到哪的資料夾。

Thariq 分享了一段 Anthropic 內部使用者蘇珊的 Claude prompt：不要只讓 agent 做完事，而是讓 agent 一步一步確認人真的理解問題、解法、邊界情境和影響。這不是教學癖，而是 agentic coding 時代的人類控制權問題。

用 Codex 學新工具時，最糟的用法是叫它上課。比較好的方法是叫它幫你找入口、畫粗略地圖、設計最小練習，再逼你講回來並留下麵包屑。

Vaibhav Srivastav 的 Codex prompt 真正有趣的不是 prompt 本身，而是它把 agent 的工作後整理講清楚了：回顧最近工作、找重複流程、只把高信心項目封裝成 Skill、自動化或子代理。這很像讓 agent 睡覺做夢，把忙碌變成能力。

Codex 的 /goal 不是把任務丟進去就會自動變好的許願池。Chris Hayduk 的重點很工程化：給 Agent 可量測的終點、夠快的測試迴圈，再用 Markdown 檔案當長期工作記憶。

SP-175 講完 Opus 4.7 的硬規格（tokenizer、effort、adaptive thinking），這篇補上 workflow 層。Pawel Huryn 16 小時實戰下來的主張：intent 才是新 unlock。涵蓋 Reddit regression 爭議拆解、CLAUDE.md 分層、effort mid-task toggle、批次問問題、正面示範勝負面規則、砍過時 scaffolding、審計劃不審 diff。結尾帶 Anthropic + OpenAI converge 的觀察。

CREAO 這間 25 人的 agent 平台公司，把整條 engineering pipeline 拆掉重設計——PM、QA、部署、組織結構通通圍著『agent 是主要 builder』重寫。結果：每天上線 3-8 次、爛 feature 當天砍掉、以前要六週的 cycle 現在當天完成。這是 harness engineering 的實戰版——也是大多數自稱 AI-first 的公司其實沒做到的事。

Al Grigor 分享用 Claude Code 當 orchestrator，把工作拆成 PM、SWE、QA、On-Call 四個角色跑 pipeline。每個 task 從 backlog 走到驗收才 commit，避免單一 agent 自己寫 code 又自己說 OK 的問題。

Daniel San 從 VSCode 搬家到 Ghostty，發明了一組叫 SAND 的口訣（Split / Across / Navigate / Destroy），把 Claude Code 的多面板工作流練成肌肉記憶。一篇務實到不行的 terminal 搬家指南。

Paweł Huryn 分享三塊貼進 CLAUDE.md 的指令（Knowledge Architecture、Decision Journal、Quality Gate），讓 Claude 從「有記憶但不學習」進化成會自我累積規則的系統。一個月後 Claude 自己寫出 24 條專案專屬規則。

rodspeed 在完整 blog post 裡分享六個把 Claude Code 從 code editor 變成個人 operating system 的玩法：製造 fresh eyes、用 meta-skill 管 specialist、解 freshness、把對話收成 wiki、用分層 memory 累積脈絡，以及靠 handoff 跨 session 接棒。重點不是叫 AI 多寫幾行 code，而是把 read-filter-decide-present 這類流程都自動化。

你知道 Claude 為什麼在這個 repo 表現好、換個 repo 就變笨嗎？秘密就在 .claude/ 資料夾裡。Akshay 拆解了整個結構：CLAUDE.md 三層架構、自訂指令、agent、permissions、還有那個你可能不知道存在的全域 ~/.claude/。

@daniel_mac8 分享一個開源 Elixir 實作：在 Linear 建立 issue 並切到 in progress 後，Symphony 會在專屬 Codex workspace 接手，Codex 也會即時回寫狀態。原作者認為，這代表開發正往更高的抽象層移動。

一個只有兩人的精品律師事務所，靠 Claude 處理原本需要十幾個 associate 的工作量。從合約審閱、tracked changes 到法律研究，全部用 Claude Skills 編碼十年執業經驗。這篇不是理論，是每天在用的 workflow — 而且結論是：通用 AI 打爆所有法律垂直 AI 產品。

TypeScript 大神 Matt Pocock 分享了一個反直覺的 agentic coding 心法：他已經不看 Claude 產出的計畫書了。因為真正決定產出品質的，不是那份 plan，而是你跟 AI 對話時有沒有建立起共同的「設計概念」。這個概念來自《人月神話》的 Frederick P. Brooks，而 Matt 的做法是讓 AI 拷問自己到極限。