Komuniti pembangun sedang bereksperimen dengan kerangka berstruktur untuk menjadikan AI Claude lebih produktif bagi tugas-tugas pengkodan. Walau bagaimanapun, pengguna awal mendapati bahawa sistem ini mungkin tidak memberikan penambahbaikan yang dijanjikan, mencetuskan perdebatan tentang sama ada model AI semasa bersedia untuk pendekatan berstruktur sedemikian.
Pencemaran Konteks Muncul sebagai Kebimbangan Utama
Ramai pembangun mempersoalkan sama ada menambah struktur kerangka yang ekstensif sebenarnya membantu atau menjejaskan prestasi Claude . Isu teras nampaknya adalah pencemaran konteks - apabila terlalu banyak maklumat berkaitan kerangka memenuhi butiran tugas sebenar yang Claude perlu fokuskan.
Beberapa pembangun melaporkan bahawa definisi titik akhir MCP ( Model Context Protocol ) sahaja boleh menggunakan sekitar 20,000 token ruang konteks. Ini meninggalkan ruang yang kurang untuk kod dan keperluan khusus yang Claude perlukan untuk memahami kerja sebenar.
MCP (Model Context Protocol): Sistem yang menghubungkan Claude kepada alat luaran seperti pangkalan data, pelayar, dan pelari ujian
Kebimbangan Penggunaan Konteks:
- Definisi endpoint MCP : ~20,000 token
- Overhed rangka kerja mengurangkan ruang untuk maklumat tugas sebenar
- Bahasa yang kurang popular ( Ada , Elixir ) menunjukkan keputusan yang lemah
- Bias Python / JavaScript dalam data latihan mempengaruhi bahasa lain
Keputusan Dunia Sebenar Menunjukkan Kejayaan Terhad
Pembangun yang menguji kerangka ini dalam persekitaran pengeluaran melaporkan hasil yang bercampur-campur. Walaupun sesetengah melihat penambahbaikan dalam projek greenfield (pangkalan kod baharu), keputusan menjadi kurang boleh dipercayai apabila bekerja dengan perisian perusahaan sedia ada atau bahasa pengaturcaraan yang kurang popular.
Seorang pembangun yang bekerja dengan pangkalan kod Elixir yang besar menyatakan bahawa Claude menunjukkan prestasi yang lebih baik pada ciri baharu berbanding tugas pemfaktoran semula yang kompleks. Walau bagaimanapun, mereka berjaya dengan mencipta dokumentasi teknikal yang terperinci dan menggunakan ejen semakan kod khusus untuk mengekalkan standard kualiti.
Masalah bias bahasa amat ketara. Pembangun yang bekerja dengan bahasa seperti Ada , Elixir , atau teknologi lain yang kurang biasa melaporkan bahawa Claude sering menghasilkan sintaks yang sah tetapi terlepas pandang sepenuhnya keperluan sebenar atau mengikuti corak yang salah.
Laporan Pengalaman Pembangun:
- Hasil yang lebih baik pada projek greenfield berbanding projek brownfield
- Pangkalan kod perusahaan (500K+ SLOC) menunjukkan kejayaan yang bercampur-campur
- Pelan harga tetap ($200 USD pelan Max) membantu mengawal kos inferens
- Pemantauan rapat masih diperlukan - AI berfungsi sebagai "pelatih pintar" dan bukannya pembangun autonomi
Kerumitan Kerangka vs. Pendekatan Mudah
Landskap semasa merangkumi berpuluh kerangka sumber terbuka dengan nama seperti BMAD-METHOD , Agent OS , dan Symphony . Setiap satu menjanjikan untuk menyelesaikan koordinasi antara berbilang ejen AI, mengurus konteks dengan lebih baik, atau menyediakan aliran kerja berstruktur.
Walau bagaimanapun, sesetengah pembangun berpengalaman berhujah untuk pendekatan yang lebih mudah. Daripada sistem berbilang ejen yang kompleks, mereka mencadangkan untuk memberi tumpuan kepada konteks yang tepat dan minimum yang secara langsung menangani tugas yang ada.
Saya akan berhujah bahawa kita memerlukan kurang pencemaran konteks dengan maklumat yang tidak berguna. Berikan model maklumat yang paling tepat untuk kerja sebenar yang perlu dilakukan dan ulangi ke atas itu.
Projek Greenfield: Projek pembangunan perisian yang bermula dari awal tanpa kekangan kod sedia ada
Kategori Rangka Kerja Utama:
- Pengurusan Tugas: Senarai tertunggak Markdown, spesifikasi teks berstruktur, tiket GitHub Issues / Jira
- Koordinasi Ejen: Simulasi peranan ( PM , arkitek, pembangun, penguji), paralelisme kumpulan, artifak asli repositori
- Pengurusan Sesi: Orkestrasi terminal, pokok kerja selari, bekas terpencil
- Integrasi Alat: Pelayan MCP , skrip shell tersuai, pengakses pangkalan data, cangkuk ujian
Persoalan Autonomi Kekal Tidak Terjawab
Cabaran utama adalah menentukan tahap autonomi yang betul untuk pembantu pengkodan AI. Kebanyakan pembangun masih mendapati diri mereka memantau rapat kerja Claude dan kerap campur tangan apabila ia tersasar. Ini menunjukkan bahawa model semasa berfungsi lebih baik sebagai pelatih pintar daripada ahli pasukan bebas.
Kerangka cuba menangani ini dengan menambah lebih banyak struktur, peranan, dan langkah pengesahan. Tetapi kerumitan tambahan ini mungkin bekerja menentang latihan model daripada bersamanya.
Memandang ke Hadapan
Perdebatan mencerminkan persoalan yang lebih luas tentang alat pembangunan AI: patutkah kita membina sistem yang rumit di sekitar batasan AI semasa, atau fokus pada pendekatan yang lebih mudah yang berfungsi dengan cara model ini sebenarnya berfungsi?
Apabila model yang lebih baharu seperti Claude 4 menunjukkan penambahbaikan, sesetengah pembangun melaporkan keputusan yang lebih baik dengan kerangka yang sama. Ini menunjukkan isu mungkin sebahagiannya tentang keupayaan model daripada reka bentuk kerangka sahaja.
Konsensus komuniti nampaknya muncul di sekitar jalan tengah - menggunakan beberapa struktur untuk membimbing tingkah laku AI sambil mengelakkan kerumitan berlebihan yang mengacau tetingkap konteks. Pendekatan yang paling berjaya nampaknya menggabungkan definisi tugas yang jelas dengan pagar keselamatan yang minimum tetapi berkesan.
Rujukan: Claude Code Framework Wars