#任务拆解

1个月前

Claude code 真的细啊，给我一个任务拆了 30 个步骤，诚不欺我，我给他说我是新手，他真的很用心教我，真的我哭死

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 901 条信息

#Claude #代码 #新手 #任务拆解 #积极

3个月前

前些天字节跳动火山引擎举办Force原动力大会。发布了豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro等新模型。尤其是豆包1.6系列，非常重要。为什么？很多人说，今年是 AI Agent 落地元年。 Agent 产品第一步要做任务拆解规划。这块非常依赖大模型的深度思考能力、工具调用能力，还有多模态支持能力。火山引擎总裁谭待的说：深度思考、多模态和工具调用等模型能力提升，是构建Agent的关键要素个人非常认同！另外，因模型备案、数据安全、地缘政治等诸多原因。国内 AI Agent 产品发展，必须依赖国内模型的强大。 Deepseek R1 非常棒！但是，有点可惜，它不支持多模态，这样应用场景会很受限。所以，拥有媲美 Deepseek R1 推理能力，又支持多模态的豆包 1.6 系列大模型发布。无疑是国产 AI 产品的希望之光。一起了解、测试下豆包 1.6 系列模型。

深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 95 条信息

#字节跳动 #火山引擎 #Force原动力大会 #豆包大模型1.6 #Seedance视频生成模型 #AI Agent #任务拆解 #多模态 #大模型 #深度思考 #工具调用

10个月前

问：体验了一下 AI 编程，我发现这个编程能力受限于上下文的限制，对于大型项目的构建能力偏弱，不知道有没有什么好的方法能够解决这个问题呢？答：编程能力确实受限于上下文的限制，但是使用 Cursor 这样的开发工具，有一些技巧可以让你在大型项目中，也能大幅提升效率。核心是两点： 1. 将复杂任务拆分成小任务，每次只实现一个小任务 2. 每次交互选取最相关的上下文，让它可以照葫芦画瓢既然我们知道大语言模型的上下文窗口长度是有限的，那么就需要最大化的利用好上下文。最简单有效的就是每次任务小一点，输入的代码和提示词少一点，这样就可以让模型在上下文窗口限制内很好的完成任务。比如说我要让 Cursor 帮我实现一个爬虫，抓取某个网站的数据，要抓一级页面、二级页面、三级页面、四级页面。每一级页面还有很多细节。如果我一次性要求 AI 去实现，那可能无法实现，或者完成的不好。但是我可以拆成若干小任务。所以我第一步会要求 Cursor 帮我实现一个最基本的爬虫功能，能抓取网页、能解析网页内容，能保存内容到静态文件，这个任务 Cursor 能完成的很好。第二步我要求 Cursor 帮我实现抓取首页，把页面的 HTML 结构发给它，让它能解析首页的内容成结构化的数据，并且保存到一个 sqlite 数据库。这个任务 Cursor 能完成代码，执行时可能会有点小问题，但是稍微修改就能正常运行。并且对代码细节进行半手动半AI辅助的完善。第三步继续要求 Cursor 实现一个记录抓取位置的功能，让它可以中断后从上一次抓取位置继续。然后再完善优化代码。第四步让它对去抓取二级页面，提供二级页面的结构给它，并且把之前优化好的抓取解析代码添加到上下文，让它去抓取二级页面。由于提供了优化好的代码参考，新的代码也会参考优化好的代码。后面的步骤都是类似的，就是把之前写好的优化好的代码作为上下文，加上新的需求，让它去实现。这样一步步下来，一个复杂的模块就完成了，而使用过程中也没有超出上下文长度。所以不用担心上下文窗口长度的限制，也不用担心你的项目太大它不理解，核心是要把复杂任务拆成简单的任务，要一点点迭代，先优化好前面的代码，然后生成新的代码的时候参照前面优化好的代码。同步发布于博客：

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#AI编程 #Cursor #任务拆解 #上下文限制 #迭代优化