小白也能用的分工方法:Claude Code / Codex 多 Agent 并行
本文针对 Claude Code、Codex 等工具支持的多 Agent 并行工作流,指出小白容易陷入的误区(如同时多 Agent 乱改文件导致冲突)。文章提出了一套安全的分工方法:利用“1 个总控 + N 个工人”的结构,坚持“先并行读,再隔离改,最后逐个合并”的原则。通过只读任务并行、Worktree 隔离文件、明确边界提示词及逐个审查合并,将并行变为效率,避免项目混乱。
本文针对 Claude Code、Codex 等工具支持的多 Agent 并行工作流,指出小白容易陷入的误区(如同时多 Agent 乱改文件导致冲突)。文章提出了一套安全的分工方法:利用“1 个总控 + N 个工人”的结构,坚持“先并行读,再隔离改,最后逐个合并”的原则。通过只读任务并行、Worktree 隔离文件、明确边界提示词及逐个审查合并,将并行变为效率,避免项目混乱。
文章介绍了一种利用 Obsidian 本地仓库结合 Claude Code 构建自进化知识库的方法。通过编写 CLAUDE.md 规则文件,让 AI 自动执行资料导入、Wiki 编译、交叉引用更新及定期维护(如 Lint 检查),解决了传统 AI 对话无记忆的问题。作者分享了具体的目录结构设计、五步操作流程(导入、查询、检查、存档、缓存)以及避免手动编辑 Wiki 等避坑指南,展示了如何利用低成本 Token 消耗管理超过 1000 个文件的系统。