随着大模型技术的迅猛发展，AI Coding 已成为提升研发效率的关键手段。然而，在大型、复杂的生产系统中，直接使用通用 AI 编程模型往往陷入 "能用但不好用，可用但不可信" 的困境：通用 AI 编程模型在单点、明确的任务（如函数补全、单元测试生成、简单逻辑实现）上表现尚可，但在复杂系统的开发中难以胜任目前主流实践仍停留在 "vibe coding" 阶段——开发者凭直觉编写提示词，再通过人工整

搭叩是心流旗下一个面向小白和初级开发者的一站式AI Development 产品，它的每个任务都跑在一个独立的容器内，能一站式的帮助用户完成调研，编码，调试和系统部署；支持前端，后端甚至安卓应用的开发和调试。搭叩这种异步的长链路任务的 Agent 存在Tools多，任务的复杂度更高场景更丰富，执行步骤多等特点；上下文窗口限制。随着对话轮次的增加，历史消息、工具调用结果、环境状态信息等内容会迅速累积

通过iFlow CLI，我们成功实现了一个功能完整的网页文章下载和翻译工具。低代码开发：通过自然语言即可创建实用工具AI集成：充分利用平台内置AI能力扩展性：Command机制支持功能持续迭代实用性：解决了实际工作中的痛点问题这个工具不仅提高了个人工作效率，也为类似需求提供了可复制的解决方案。随着iFlow平台的不断发展，相信会有更多创新的应用场景涌现。欢迎大家一同交流，探索AGI。pandoc。

本文是 ROCK & ROLL 团队使用 iFlow CLI 在开源框架实践中的探索成果，后续相关功能将持续迭代并陆续发布。ROCK & ROLL 由阿里巴巴未来生活实验室与智能引擎团队联合打造，致力于开拓强化学习（RL）的未来，探索面向未来的创新生活方式。ROLL 是灵活高效的 Agentic RL 训练框架，支持从十亿到千亿参数大模型的优化训练；ROCK 是易用、可扩展的沙箱环境管理器，可在分

可以将该任务委托给对应的 agent，由其独立执行并返回结果。每个 subagent 在其独立的上下文中运行，在主会话中输入需求，会将任务传递给对应的Agent，Agent完成指定任务后将结果返回到主会话中向用户汇报情况。Agent根据主会话给出的任务调用所需工具协助完成任务。最后给出下一步计划和当前任务结果。中填入下面的提示词，保存后退出。

开发工程师反馈“现在Claude给我的建议都很有针对性，能准确识别我们项目的架构模式，代码质量明显提升”架构师反馈“iflow设计的工作流完全符合我们的微服务边界，再也没有出现跨服务混乱的情况”新成员反馈“通过Litho文档+Claude的组合，我能在1周内理解整个系统的架构，之前需要2-3周”基础设施是关键：Litho提供的项目知识库是AI工具发挥效力的基础配置决定效果：精心设计的提示词和规则直

任务分解的重要性：将复杂任务拆分为清晰的步骤，能够显著提升AI工具的理解准确性和执行效率。明确需求描述：向AI提供详细的背景信息和明确的输出要求，是获得理想结果的关键。效率的质的飞跃：AI工具不仅节省了大量时间，更重要的是确保了紧急任务的按时交付，避免了项目延误。结果可靠性：通过多模型验证，确认了AI处理结果的准确性和一致性，完全可以信赖。本次案例充分证明，合理运用AI工具能够在实际工作中创造巨大

iFlow Chatbot 是一个生产级 Agent 聊天应用，集成了多模型 AI 支持 (MiniMax-M2Qwen3DeepSeek, GLM,Kimi智能对话与上下文记忆工具调用可视化和任务规划响应式设计 (桌面 + 移动端)深色模式与系统主题检测出错啦!深色模式与系统主题检测安全的用户认证系统持久化聊天记录和工作区管理高性能 React 渲染优化。

For Reviewer 大幅提到的代码理解效率；

提效结果。