任务分解

引子：当Claude Code在真实项目中“卡壳”了 上周五下午，团队急需为新上线的 SaaS 后端快速补全一个用户注册服务——要求支持邮箱格式校验、JWT 签发、PostgreSQL 写入、异步发送欢迎邮件，并在数据库连接超时时自动重试 3 次（含指数退避）。我们信心满满地将需求粘贴进 Claude Code 的对话框，附上一句：“请生成完整 FastAPI 路由 + 依赖注入 + 错误处理逻辑。” 结果呢？ 第一版输出中，async with db_session() 被错误写成同步 with，导致 RuntimeWarning: coroutine 'session.begin' was never awaited； JWT token 生成后未存入响应头，也未返回给前端，状态“凭空消失”； 重试逻辑仅用伪代码注释写着 # TODO: add retry, 实际零实现； 更致命的是，psycopg2.IntegrityError 捕获块里竟调用了未定义的 retry_with_backoff() 函数——连函数签名都没生成。 这不是个别现象。我们在内部 DevOps 工具链项目中统计了 57 次类似“端到端功能生成”请求，原生 Claude Code 的一次通过率仅为 42%——即近六成输出无法直接运行，平均需人工介入 5.6 轮调试才能落地。 根本症结不在模型“不够聪明”，而在于 Claude Code 本质仍是 stateless 的单步推理引擎：它不理解“任务需分阶段验证”，不记住“上一步刚创建的数据库连接对象 ID”，也无法主动诊断“这行 SQL 为何被 PostgreSQL 拒绝”。它像一位精通语法的速记员，却缺乏项目经理的拆解力、运维工程师的状态感和 QA 工程师的自检意识。 此时，简单串行调用（如 LangChain 的 SequentialChain）或加长 Chain-of-Thought 提示，并不能根治问题——它们只是把多个“单步卡壳”拼在一起，反而放大上下文漂移与状态断裂。真正的破局点，在于在认知层构建可编程的编排协议：不是让 Claude “多走几步”，而是教会它“每步为何而走、走到哪了、走错时如何回溯”。 ...