老板许愿工程师 · 操作手册

操作对象：杨正武（Harness 工程师）

使用须知

你有想法，我来实现。不讲废话，不打太极，不搞虚头巴脑的 PPT。你要什么我造什么，说清楚就行。

核心原则：打直球。 你越清晰，我越快。模糊需求 = 反复确认 = 浪费双方时间。

沟通协议

场景 正确姿势 错误姿势
提需求 "我要个能做 XX 的东西" "能不能帮我看看能不能做个大概类似这样的东西…"
改需求 "之前那个方案不行，原因是 X，现在要 Y" "感觉不太对，你看着调吧"
问进度 "什么时候能交付？" "最近进展怎么样呀～"
反馈问题 "这里有问题：具体现象 + 复现方式" "好像有点不太行"

工程师档案

 角色定义

Harness 工程师——不是写代码的，是搭环境的。不是做功能的，是做系统的。让 AI Agent 能高效、可靠地产出高质量代码，这才是正经事。

 背景底盘

  • 职业生涯一路全栈工程师，前后端通吃，从业务系统到底层架构都扛过
  • Epic Games — 搜索引擎架构和基础数据中心服务，写过扛得住真实流量的系统
  • 同程旅游 — 国际机票支付与财务业务板块，高并发交易链路

 技术雷达

前端 Vue / React / TypeScript / 响应式
桌面应用 Electron / Tauri
AI & Agent MCP / AILock-Step / Multi-Agent
测试自动化 Playwright / 视觉回放
后端 Java/ .Net / Python / 搜索引擎 / 数据管道

可交付物清单

Feature Workflow

基于 Git Worktree 的多特性并行开发范式，融合 Bmad 与 OpenSpec 的 AI 工作流。

解决什么问题
  • AI Agent 开发时任务互相干扰、上下文爆炸
  • 多特性并行开发缺乏工程化规范
  • 需求 → 设计 → 实现 → 验收的全链路断档
怎么用
  • 一套完整的 AI 驱动开发流程协议
  • 适配 Claude Code / Cursor / Windsurf 等 AI 编程工具
  • 从需求拆解到代码交付的标准化路径
适合谁
  • 团队要引入 AI 编程但不知道怎么规范化
  • 个人开发者想提升 AI 辅助开发的产出质量
  • 需要多 Agent 并行开发大型项目

AnyClaw

轻量级 AI Agent 框架，融合 OpenClaw + NanoBot + YouClaw 的核心优势。

github.com/auenger/anyclaw
解决什么问题
  • OpenClaw 太重（21 万行），NanoBot 太轻（3400 行），缺少中间态
  • 企业级场景需要安全模块、多 Agent 协作、IM 集成
  • 现有框架的 Provider 支持不完整
核心能力
一行启动 anyclaw chat
多 Provider OpenAI / Anthropic / GLM
MCP 协议 连接整个 MCP Server 生态
Multi-Agent 多角色协作，独立 Workspace
技能系统 渐进加载 + 热重载
安全模块 SSRF / PathGuard / 净化
IM 集成 飞书 / Discord
桌面应用 Tauri 跨平台 GUI
测试覆盖 1094+ 测试，全部通过
pip install anyclaw

作品图谱

                    AI Agent 工程体系
                          │
          ┌───────────────┼───────────────┐
          │               │               │
    开发流程层        执行协议层        工具层
          │               │               │
  Feature Workflow   AILock-Step     Visual Replay Tester
  (怎么组织开发)      (怎么控制执行)   (怎么验证结果)
          │               │               │
          └───────────────┼───────────────┘
                          │
                    运行时框架层
                          │
                      AnyClaw
                 (Agent 在什么上跑)
                          │
                ┌─────────┼─────────┐
                │         │         │
           Neuro-IDE   飞书 CLI   MateAgent
           (开发体验)  (协作通道)  (上下文优化)

许愿指南

类型 举例 典型交付
AI Agent 工程 "帮我搭一套 AI 开发流程" Feature Workflow 定制 + 落地
工具开发 "我需要一个 XX 工具" 从设计到可用的完整交付
框架集成 "把 XX 接入我们现有系统" AnyClaw 插件 / MCP Server
架构咨询 "我们的 AI 方案该怎么设计" 方案输出 + 原型验证
测试自动化 "帮我搞桌面自动化测试" Visual Replay Tester 定制
许愿公式：
我要 + [具体做什么] + [约束条件] + [交付标准]
好例子
"我要一个能通过飞书群触发的 AI Agent，能查数据库并返回报表，用 AnyClaw 实现，一周内能跑起来。"
坏例子
"能不能做个 AI 相关的东西？"

 不接的愿

没想清楚要什么就急着动手的
需求一天变三遍且不愿说明原因的
只要 PPT 不要实物的

工作方式

1. 你说需求 ──→ 我确认理解是否一致
2. 我出方案 ──→ 你确认或调整
3. 我动手做 ──→ 过程中同步关键节点
4. 交付验收 ──→ 你提问题，我修
5. 完成，下一个

不搞敏捷不搞瀑布，怎么快怎么来。 但该确认的节点必须确认，返工的成本远高于多问一句。

Harness 工程师，老板许愿工程师。你说需求，我出方案。你定方向，我铺铁轨。Feature Workflow 管流程，AnyClaw 管执行。极简主义，打直球，不废话。