96SEO 2026-09-16 02:01 16
大家好,我是Naco。
最近我用 Codex 跑长任务。反复遇到三个痛点:

这些动作看起来都在提效:更长的上下文、更多的循环、更多的 Agent,却往往导致真正的失控。
AI 编程常见的问题不是模型写不出来而是任务运行一段时间后开始失控。表现为这方面,
如果没有明确状态、停止条件和写入负责人。Agent 越多、窗口越长,协调成本通常也越高。按理说,
我的做法可以压缩成一张表:
| 失控点 | 控制方式 | 要解决的问题 |
|---|---|---|
| 上下文越来越长 – Snapshot + Handoff – 下一阶段应该以什么为准 | ||
| 生成不断 – Generator–Evaluator + 停止条件 – 这一轮是否真的更接近完成 | ||
| 多 Agent – 多读一个写 – 谁收敛决策。谁负责修改 | ||
三个控制程序并不复杂,关键是放在正确的阶段。
# 当前目标这一阶段最终要交付什么。# 已确认事实哪些结论已经从代码、文档、日志或使用者输入中得到确认。# 已做决策选择了什么方案,为什么放弃其他方案。# 未完成事项还缺什么哪些判断仍然待验证。# 接下来与验收标准新窗口接下来只做什么做到什么程度算完成。
This snapshot lets a fresh window immediately understand what’s confirmed。decided,and pending.
TAB Each loop produces new evidence:
I simply ask each round:
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