一人公司的AI workflow：一位开发者的"计划-执行分离"心法#ClaudeCode

Shadow：当全世界的开发者都在疯狂地向Claude投喂prompt，期待它瞬间产出代码时，开发者Boris Tane做了一个看似反直觉的决定 —— 让AI慢下来。

在模型生成速度（Tokens per Second）不断提升的时代，人类的「确定性思考」反而成了最稀缺的工作。

为什么不直接让AI写代码？

在Boris看来，即时反馈式的AI交互是一种陷阱。当你对着Claude说"帮我重构这个模块"时，你实际上放弃了作为决策者的核心权力 —— 理解问题的能力、权衡方案的能力、以及对最终结果的掌控力。

"永远不要让Claude在review和approve书面计划之前写代码"

它揭示了一个关键真相：代码只是思想的执行，而思想本身才是创造力的核心。

六步工作流：

Research → Plan → Annotate → Todo List → Implement → Feedback

Boris的工作流由六个环节构成，每一步都经过精心设计，形成了一套完整的"AI协作操作系统"。

Research阶段：深入阅读代码库，将理解写入持久化的markdown文件。这是与代码的深度对话。markdown文件成为你与AI之间的"共享可变状态" —— 它记录了上下文，承载了思考，也定义了边界。

Plan阶段：用markdown文件而非内置的plan mode。为什么？因为文件是具象的、可回溯的、可编辑的。它是你可以反复审视、批注、甚至推翻重建的"思想工地"。

Annotation阶段：这是整个工作流最精彩的部分 —— 在计划文档中添加inline notes，进行1-6轮的迭代注解。你不是在修改代码，而是在"校准"AI对问题的理解。每一轮注解都是一次认知的深化，直到计划趋于完美。

Todo List阶段：当计划足够清晰时，将其拆解为可执行的待办事项。这一步是将抽象转化为具体的关键跃迁。

Implement阶段："让Claude执行整个计划，不要停。" 这是Boris最核心的洞见 —— 实现应该是无聊的。创造性的工作已经在注解循环中完成了。 当前期工作足够扎实，执行阶段就是让AI接管方向盘，你需要做的只是观察、等待、在必要时踩刹车。

Feedback阶段：代码运行后的反馈将回流到下一轮研究中，形成正向循环。

给一人公司的启示

对于我们而言，这套方法论的价值远超技术本身。它回答了一个根本性问题：

如何一个人活成一个团队？

答案不是让自己变成三头六臂的超人，而是构建一套人机协作的操作系统。

当你把"计划"与"执行"分离，你实际上是在做一件极简主义的事情 —— 让适合的AI做适合的事，让适合的人做适合的判断。

这正是一人公司的核心竞争力：不和AI比更快，但和AI比谁更懂为什么要做。

未来的基础设施

当你拥有了这套工作流，一人公司的边界将被彻底打破。

想象一下：你在研究如何用消费级硬件运行Llama 3.1 70B模型 ，如何用NVMe直连GPU搭建私有化AI部署 —— 这些曾经是实验室级别的工程挑战，如今成为日常实验。

这不仅仅是效率的提升，更是创造力的释放。当执行变得"无聊"，你的大脑得以解放，去做真正重要的事：

定义问题、想象可能性、触达未来。

程序员认为：有了 AI，我不再需要 产品...

不要再问"AI能帮我做什么"。

问根本的问题：

"我应该把什么问题留给AI，

又把什么问题留给自己？"

# 致最先触达未来的那一小部分人。