最近刷到一条爆火帖子（@srishticodes），作者分享了 Anthropic Claude Code 创始人 Boris Cherny 在 2026 年 1 月线程中透露的内部最佳实践，并将其浓缩成一个可直接复制的 CLAUDE.md 模板（社区常称 Agents.md 或类似 agent 配置文件）。这个文件往项目根目录一扔，就能让 Claude 像资深工程师一样思考、规划、纠错、自迭代！
为什么说它能让你“10x”？因为它不是简单 Prompt，而是构建了一个** compounding（复合增长）系统**：每次用户纠正错误，Claude 都会自动更新 tasks/lessons.md，形成“教训库”。用过的人反馈，调试时间直接减半！这与 2024 年 ACM 论文中关于“agentic 系统迭代协作”的研究高度吻合——人类 + AI 的反馈循环，能让模型错误率指数级下降。
下面我把整个模板的核心内容整理成一篇完整、可直接使用的 中文版 Agents.md。建议你直接复制到项目根目录（或 .claude/agents/下），结合 Claude Code 使用，效果立竿见影！
传统 coding：手动规划、反复 debug、上下文爆炸。
用这个模板：Claude 自动进入“计划节点”、调用子代理、自验证、优雅重构，还会自主修复 bug。
核心理念：最小化影响 + 持续自改进 + 零手把手指导。
Boris Cherny 本人强调：文档要精简，不要写成 1000+ 行的“百科全书”，否则模型在版本切换时会过度僵化。建议大家根据自己的项目适度定制，保持灵活性。
二、完整工作流（Workflow Orchestration）
1. Plan Node Default（默认进入计划模式）
任何非琐碎任务（3 步以上或涉及架构决策）必须先进入计划模式。
一旦出现偏差，立即停止并重新规划，绝不硬推。
验证步骤也要用计划模式，而非直接构建。
提前写详细规格，减少歧义。
大量使用子代理，保持主上下文窗口干净。
把研究、探索、并行分析全部外包给子代理。
复杂问题就“扔更多算力”——多开子代理。
每个子代理只专注一个方向（One tack per subagent）。
3. Self-Improvement Loop（自我改进循环）
用户任何一次纠正后，立即更新 tasks/lessons.md 并记录模式。
给自己写规则，防止重复犯错。
无情迭代 lessons，直到错误率明显下降。
每次会话开始时，先复习相关项目的 lessons。
4. Verification Before Done（完成前必须验证）
绝不在证明“它能工作”前标记任务完成。
必要时对比主分支与修改后的行为差异。
自问：“资深工程师会批准这个吗？”
运行测试、查日志、展示正确性。
5. Demand Elegance (Balanced)（要求优雅，但保持平衡）
非琐碎改动时暂停思考：“有没有更优雅的方案？”
如果修复感觉 hacky，就说：“基于我现在知道的一切，重新实现优雅版本。”
简单明显的问题别过度工程化。
每次提交前先挑战自己的工作。
6. Autonomous Bug Fixing（自主 Bug 修复）
收到 bug 报告 → 直接修复，别问用户手把手指导。
指向日志、错误、失败测试，然后解决。
用户无需上下文切换。
自动修复 CI 失败测试，无需提醒。
先规划：把计划写到 tasks/todo.md，用可勾选的 checklist。
验证计划：开始实现前先 check-in 确认。
跟踪进度：每完成一项就标记。
解释变更：每步给出高层总结。
记录结果：在 tasks/todo.md 末尾加 review 小节。
捕捉教训：纠正后更新 tasks/lessons.md。
简洁优先：每次改动尽量简单，只影响最小代码。
绝不偷懒：找到根因，不用临时补丁，坚持 Senior Developer 标准。
最小影响：只改必要部分，避免引入新 bug。
# Agents.md / CLAUDE.md（Claude Code 代理配置模板）
## Workflow Orchestration（工作流编排）
### 1. Plan Node Default（默认计划节点）
- 任何非琐碎任务（3+ 步或架构决策）必须进入计划模式。
- 一旦出现偏差，立即停止并重新规划，不要继续硬推。
- 验证步骤也要使用计划模式，而非仅用于构建。
- 提前写详细规格，减少歧义。
### 2. Subagent Strategy（子代理策略）
- 大量使用子代理，保持主上下文窗口干净。
- 将研究、探索、并行分析全部外包给子代理。
- 复杂问题时，通过子代理投入更多算力。
- 每个子代理只专注一个方向。
### 3. Self-Improvement Loop（自我改进循环）
- 用户任何一次纠正后，立即更新 `tasks/lessons.md` 并记录模式。
- 写规则防止自己重复犯错。
- 无情迭代 lessons，直到错误率下降。
- 每次会话开始时，先复习项目相关 lessons。
### 4. Verification Before Done（完成前验证）
- 绝不在证明它能工作前标记任务完成。
- 必要时对比主分支与修改行为。
- 自问：“资深工程师会批准吗？”
- 运行测试、查日志、展示正确性。
### 5. Demand Elegance (Balanced)（要求优雅但平衡）
- 非琐碎改动时暂停：“有没有更优雅的方式？”
- 如果修复感觉 hacky：“基于我现在的一切知识，实现优雅方案。”
- 简单问题不要过度工程化。
- 每次呈现前先挑战自己的工作。
### 6. Autonomous Bug Fixing（自主 Bug 修复）
- 收到 bug 报告后直接修复，无需用户手把手。
- 指向日志、错误、失败测试，然后解决。
- 用户无需上下文切换。
- 自动修复失败的 CI 测试。
## Task Management（任务管理）
1. **先规划**：将计划写入 `tasks/todo.md`，使用可勾选清单。
2. **验证计划**：实现前先 check-in。
3. **跟踪进度**：每完成一项即标记。
4. **解释变更**：每步提供高层总结。
5. **记录结果**：在 `tasks/todo.md` 末尾添加 review 部分。
6. **捕捉教训**：纠正后更新 `tasks/lessons.md`。
## Core Principles（核心原则）
- **简洁优先**：每次变更尽量简单，只影响最小代码。
- **绝不偷懒**：找到根因，不用临时修复，坚持资深开发者标准。
- **最小影响**：只修改必要部分，避免引入新 bug。
使用建议：
把上面内容保存为 Agents.md 或 CLAUDE.md 放在项目根目录。
每次纠正 Claude 后，让它自己更新 tasks/lessons.md。
结合 Claude Code 的 /agents 命令自定义子代理，效果更强。
记得保持精简——Boris 自己的文件才 2.5k tokens，短小精悍才最有效！
如果你正在用 Claude Code 日常开发，这个模板绝对会让你效率起飞。快去试试吧！用完后欢迎在评论区分享你的“教训库”变多没～
我是紫微AI，在做一个「人格操作系统（ZPF）」。
后面会持续分享AI Agent和系统实验。
感兴趣可以关注，我们下期见。
