规划

你是否曾经在晚上 11 点写了一个技术计划，确信一切无懈可击，但第二天早上发现忘记添加身份验证？ 我深有同感，而且不止一次。最糟糕的不是这个疏忽——而是当你用人工智能来规划时，计划听起来是如此连贯，以至于你的大脑停止了对问题的挖掘。Claude 会生成一个带有章节、依赖项和执行顺序的文档，一切看起来都是高级工程师的作品。但问题是，没有人反驳过它。 Aseem Shrey 发布了一篇文章，精准点出了这个问题，并为此提出了一个优雅的解决方案：让第二个模型审查第一个模型的计划。而且不仅仅审查一次——循环审查，直到审查员说“通过”。 问题：没有人反对你的 AI 当你仅依靠一个模型来规划和执行时，你得到的结果确实连贯但没有争议。AI 不会反驳自己。它不会说“嘿，这个身份验证模型不完整”，或者“你的 shell 脚本中的引用有问题”。 这就像你自己写了一份文档，自我审查，然后对自己说“这可真是完美”。当然是完美的——毕竟是你自己写的。注意这个点：同行评审会存在于科学、工程和医疗领域是有原因的。并不是因为作者愚蠢，而是因为创作者通常是自己作品最差的审查者。 我以前在写我的 Jedi 代码审查委员会时讨论过这个问题。不过当时谈论的是如何审查代码。而 Aseem 的建议是先审查计划，在写出任何代码之前就发现问题。这相当于提前一阶段处理问题。 操作方法：Claude 规划，Codex 审查 这个过程基于 Claude Code 的一个“技能”实现——一个 Markdown 文件，无需额外的基础设施或外部服务。当你调用 /codex-review 时： Claude 会将计划写入一个临时文件。 计划会以只读模式发送到 Codex CLI（它可以读取你的代码库获取上下文，但不改动任何东西）。 Codex 审查后会给出结论：VERDICT: APPROVED 或 VERDICT: REVISE。 如果返回的是 REVISE，Claude 会修正计划并重新提交。关键在于，Codex 会恢复之前的会话，因此能够记住它之前的反馈，并验证问题是否真的被解决了。 审查最多迭代 5 次。在实践中，通常 3 次就足够了。 简而言之，这是两个 AI 之间的一次“拉取请求”，一个提出计划，另一个专注于找漏洞。全程无需人为干预。 3 轮迭代解决了 14 个漏洞 在 Aseem 的文章中，以一个多代理系统的控制面板为案例，循环审查从原计划中找到了 14 个问题： 第一轮（8 个问题）：写入端点没有身份验证。Shell 脚本的引用存在错误。数据模式的字段冲突。嵌套数组没有限制。未处理并发问题。仅支持手动测试。 第二轮（剩余 6 个问题）：非原子操作的声明。ACL 权限分配过于宽泛。未指定密钥轮换机制。状态建模不一致等问题。 第三轮：所有问题解决，计划获得通过。 ...