mirror of
https://github.com/shareAI-lab/analysis_claude_code.git
synced 2026-09-20 12:13:38 +08:00
137 lines
4.9 KiB
Markdown
137 lines
4.9 KiB
Markdown
# s05: TodoWrite — 没有计划的 Agent，做着做着就偏了
|
||
|
||
[English](README.md) · [中文](README.zh.md) · [日本語](README.ja.md)
|
||
|
||
s01 → s02 → s03 → s04 → `s05` → [s06](../s06_subagent/) → s07 → ... → s18 → s19
|
||
|
||
> *"没有计划的 agent 走哪算哪"* — 先列步骤再动手，长任务更不容易漏项。
|
||
>
|
||
> **Harness 层**: 规划 — 让 Agent 在动手之前先想清楚。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 问题
|
||
|
||
给 Agent 一个复杂任务："把所有 Python 文件改成 snake_case 命名，然后跑测试，修好失败。"
|
||
|
||
Agent 开始干活，改了 3 个文件，跑了个测试，发现 2 个失败，开始修。修着修着，它忘了最初是"改成 snake_case"，测试失败把注意力全吸走了。
|
||
|
||
对话越长越严重：工具结果不断填满上下文，系统提示的影响力被稀释。一个 10 步重构，做完 1-3 步就开始即兴发挥，因为 4-10 步已经被挤出注意力了。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 解决方案
|
||
|
||
|
||
|
||
保留上一章的最小 hook 结构，重点看新增的 `todo_write` 工具和 reminder 机制。`todo_write` 本身不做任何实际工作，不能读文件、不能跑命令，只是让 Agent 在动手之前先理清思路。
|
||
|
||
dispatch 机制不变，新工具仍然走 `TOOL_HANDLERS[block.name]` 分发。但为了演示 todo reminder，循环里加了一个计数器：连续 3 轮没调 `todo_write` 就注入一条提醒。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 工作原理
|
||
|
||
**todo_write 工具**，接收一个带状态的列表，保存在当前进程内存中，同时在终端显示进度：
|
||
|
||
```python
|
||
CURRENT_TODOS: list[dict] = []
|
||
|
||
def run_todo_write(todos: list) -> str:
|
||
global CURRENT_TODOS
|
||
CURRENT_TODOS = todos
|
||
|
||
lines = ["\n## Current Tasks"]
|
||
for t in CURRENT_TODOS:
|
||
icon = {"pending": " ", "in_progress": "▸", "completed": "✓"}[t["status"]]
|
||
lines.append(f" [{icon}] {t['content']}")
|
||
print("\n".join(lines))
|
||
return f"Updated {len(CURRENT_TODOS)} tasks"
|
||
```
|
||
|
||
工具定义和其他 5 个工具一起加入 dispatch map：
|
||
|
||
```python
|
||
TOOLS = [
|
||
{"name": "bash", ...},
|
||
{"name": "read_file", ...},
|
||
{"name": "write_file", ...},
|
||
{"name": "edit_file", ...},
|
||
{"name": "glob", ...},
|
||
# s05: 新增一条
|
||
{"name": "todo_write", "description": "Create and manage a task list ...",
|
||
"input_schema": {
|
||
"type": "object",
|
||
"properties": {
|
||
"todos": {
|
||
"type": "array",
|
||
"items": {
|
||
"type": "object",
|
||
"properties": {
|
||
"content": {"type": "string"},
|
||
"status": {"type": "string", "enum": ["pending", "in_progress", "completed"]},
|
||
},
|
||
},
|
||
},
|
||
},
|
||
},
|
||
},
|
||
]
|
||
|
||
TOOL_HANDLERS["todo_write"] = run_todo_write
|
||
```
|
||
|
||
**Nag reminder**：模型连续 3 轮未调用 `todo_write` 时，自动注入提醒：
|
||
|
||
```python
|
||
if rounds_since_todo >= 3 and messages:
|
||
messages.append({
|
||
"role": "user",
|
||
"content": "<reminder>Update your todos.</reminder>",
|
||
})
|
||
rounds_since_todo = 0
|
||
```
|
||
|
||
Agent 收到任务后的典型流程：先调 `todo_write` 列出所有步骤（全 `pending`）→ 做一个步骤，改成 `in_progress` → 做完改成 `completed` → 看下一个 `pending` → 继续。连续 3 轮没有调用 `todo_write` 时，循环会在下一次 LLM 调用前追加一条 reminder。
|
||
|
||
**关键洞察**：todo_write 不给 Agent 增加任何**执行能力**。它增加的是**规划能力**。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 相对 s04 的变更
|
||
|
||
| 组件 | 之前 (s04) | 之后 (s05) |
|
||
|------|-----------|-----------|
|
||
| 工具数量 | 5 (bash, read, write, edit, glob) | 6 (+todo_write) |
|
||
| 规划能力 | 无 | 带状态的 TODO 列表 + nag reminder |
|
||
| SYSTEM 提示 | 通用提示 | 加入 "先计划再执行" 引导 |
|
||
| 循环 | 不变 | dispatch 不变，新增 rounds_since_todo 计数器和 reminder 注入 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 试一下
|
||
|
||
```sh
|
||
cd learn-claude-code
|
||
python s05_todo_write/code.py
|
||
```
|
||
|
||
试试这些 prompt：
|
||
|
||
1. `Refactor s05_todo_write/example/hello.py: add type hints, docstrings, and a main guard`（先列 3 步再执行）
|
||
2. `Create a Python package under s05_todo_write/example/demo_pkg with __init__.py, utils.py, and tests/test_utils.py`
|
||
3. `Review Python files under s05_todo_write/example and fix any style issues`
|
||
|
||
观察重点：第一次工具调用是不是 `todo_write`？TODO 列了几步？执行过程中状态有没有从 `pending` 变成 `in_progress` / `completed`？
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 接下来
|
||
|
||
Agent 能计划了。但如果一个任务太大，比如"重构整个认证模块"，光靠 TODO 列表不够。这个任务本身就是几十个小任务的集合，放在同一个对话里会被上下文淹没。
|
||
|
||
s06 Subagent → 把大任务拆成子任务，每个子任务派一个独立的 Agent。它们有自己的干净上下文，不会互相污染。
|
||
|
||
|
||
<!-- translation-sync: zh@v1, en@v1, ja@v1 -->
|