摘要： AI Agent 在处理复杂任务时常因上下文限制而失效，Meta 收购的 Manus 公司提出通过文件系统管理记忆的解决方案。其核心是将文件系统作为外部显式记忆，通过维护三个关键文件（task_plan.md、notes.md、交付物）构建 Agent 的思维框架。这种方法解决了 RAG 无法处理的动态状态问题，赋予 Agent 长期记忆和规划能力，适用于多阶段、研究密集型任务。文件系统的

本文深度分析 Claude Code 官方 Feature-Dev 插件的架构设计与工程实现。该插件通过 7 阶段状态机工作流和 3 个专业化 Agent（code-explorer、code-architect、code-reviewer）的协作，将 AI 辅助开发从"代码生成"提升到"软件工程"层面。文章将从系统架构、状态转换、Agent 协作机制、人机交互控制点等维度进行技术剖析，并通过 O

这篇文章介绍了一种创新方法：通过让AI反向"采访"用户来完善需求文档，避免反复返工。作者发现传统"你写需求-AI实现"模式效率低下，因为开发者常因"知识的诅咒"而遗漏重要细节。利用Claude Code的AskUserQuestion工具，作者开发了/interview命令，让AI通过系统提问挖掘用户脑中未明确表达的需求。这种方法基于三个

今天破解了一下 GitHub Copilot Agent 模式下的系统提示词，可以看出来，它内置了一系列工具：search_codebase：进行自然语言搜索，用于在用户当前工作区中查找与其问题相关的代码或文档注释。run_in_terminal： 在终端中运行一个 shell 命令。edit_file：修改文件file_search：按照 glob 模式在工作区中搜索文件。只返回匹配的文件路径，

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AI协作开发中，90%的经验会随对话结束而消失。本文介绍会话记忆提取方法：让AI自动从对话中提取决策、学习、纠正等结构化记忆，实现开发经验的快速复制。开发第一个页面是探索，开发第十个页面应该是复制。