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把 OpenClaw 的记忆设计和 OpenSpec 的最佳实践用于 AI Coding,对于大需求和大重构先做文档编程,将方案、设计、影响面和执行流程等先沟通清楚,再执行。
效果是:返工变得更少了。
为了可以最大化沉淀和复用经验,本地采用 qdrant 对工作日志做向量索引, 模型执行过程不仅不会忘记自己要干啥,还能根据当前做的事情,把最近一个月踩坑的过程翻出来看看。
文档编程的另一个好处是,可以充分把 Github Copilot 按 Request 计费的策略给用起来,跑一晚上代码,才消耗不到 3% 的额度,😄