AI 软技能 可动手 10月22日 周四 #ai-collaboration#agent#prompting

交给 Agent 任务时附上一个它能自己跑的检查,并要它拿证据交差

Anthropic 的 Claude Code 最佳实践指南指出:Agent 在「看起来完成」时就会停下,如果没有可运行的检查,人就成了唯一的验收环节。给它一个能返回通过或失败的检查(测试、构建结果、和样例对比的脚本、截图),它就能自己跑、读结果、改到通过;并要求它展示证据,而不是只说「已完成」。

对比示例委派与边界

场景:让 Agent 把 12 个月的销售明细合并成一张汇总表,自己去开会
较差的描述

帮我把这 12 个文件合并成一张年度汇总表,弄好了告诉我。

更好的描述

请把[文件夹名]里 12 个月的销售明细合并成一张年度汇总表,按[区域]和[月份]汇总销售额。 完成标准(请自己逐条检查,全部通过才算完成): 1. 汇总表的全年总额必须等于 12 个文件各自合计之和,把两个数字都写出来; 2. 每个月都有数据,缺月份要列出来,不要自己补; 3. 抽查[3 月、华东区],写出原始文件中的合计和汇总表中的数字。 交付时附上:检查结果(通过/失败)、你执行过的步骤、发现的异常数据。 只读原始文件,不要修改它们;遇到格式不一致无法判断时,先记下来继续,最后统一列给我。

  • 「总额对得上」是 Agent 能自己算、自己判断的检查,不用等人发现错误
  • 要求列出缺失月份而不是补齐,避免它为了「完成」编造数据
  • 要它交出检查数字和步骤,回来看证据比自己重算快
  • 写明只读和遇到问题怎么办,给出了权限边界和停止方式

今天就试试下次委派任务时,先写一句「怎样算完成」,并确保这句话能被 Agent 自己验证,例如一个可以对上的数字。

目标表达上下文供给任务拆解审查验证反馈迭代委派与边界判断与取舍

示例由编辑根据下方来源中的原则撰写。

要点

  • 检查可以很朴素:一组示例输入和期望输出、一份对照表、一张参考截图
  • 指南建议让 Agent 交出证据:运行了什么命令、返回了什么、结果截图,审阅证据比自己重跑更快
  • 对改动范围较大的任务,再加一步由全新上下文的审查者对照需求找缺口,只报告影响正确性的问题
为什么值得关注

后台 Agent 越来越多地在无人盯着时干活,「完成标准」写不清,就只能等人事后发现错误;这个习惯对写代码、做表格、整理资料都适用。

来源

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