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Human-in-the-Loop 持续 AI 开发工作流分享

作者受 yetone 分发的 AI 持续开发工作流启发，分享自己基于 Claude Code + Codex CLI 的开发实践。核心思路是：主 Agent 用 Claude Opus 负责需求分析、任务拆解、调度与审查，Codex 负责具体编码，低成本 Claude Subagent 监测 GitHub Issues/PR，并结合 Git Worktree 隔离任务。开发前强调明确需求、复用成熟开源组件（yt-dlp、Whisper、FFmpeg）、不断质疑想法；开发中通过 Human-in-the-Loop 让人负责体验与最终决策，AI 处理重复任务。文末附完整的可复用提示词。

技术 › Harness Engineering

木子不是木子狸 2026-10-1818.5 KB 26.5K 350 75

从一页产品说明到企业级 Agent，完整复盘

本文复盘了一个企业级售后工单 AI 工作台的开发全流程。项目经历业务定义、产品设计、技术选型、开发实现及验收部署六个阶段，最终交付包含权限管理、知识检索、审计等功能的完整 Agent。文章总结了“AI 执行，人做选择”的协作模式，强调证据留存与工程边界，提供了一套可复用的 AI 辅助开发方法论。

技术 › Agent

jager 2026-07-2810.3 KB 23.5K 223

AI开发企业级应用工程复盘技术选型 Human-in-the-loop PRD 权限管理审计 RAG Next.js

《指挥 AI，做出一个企业级 Agent》09：接通大模型只是开始，真正难的是不让它越权

文章探讨企业级 Agent 开发中如何防止 AI 越权。作者指出接通大模型仅是第一步，关键在于通过服务端规则、来源白名单和 Human-in-the-loop 机制约束模型行为。文章介绍了流式输出协议、AI 原稿与人工终稿分离、以及模型不可用时的降级策略，强调企业需建立可追踪的责任链路，确保 AI 只提供建议，不直接产生业务结果。

技术 › Agent

jager 2026-07-238.2 KB 1.1K 12

企业级Agent Human-in-the-loop 风险控制 RAG 流式输出审计记录 AI越权状态机 DeepSeek