English TL;DR: A practical workflow for using Claude Code/agents as an indie developer: decompose tasks, implement with guardrails, verify locally, deploy, then turn the output into content (tweet + blog). The goal is consistency and quality, not maximum speed.
很多人用 AI 写代码的体验是：很快，但不稳定。
真正让独立开发者吃到红利的，不是让模型“替你写完一切”，而是把它放进一条可重复的流水线里：
- 它负责体力活
- 你负责方向、验收与边界
下面是一套我建议长期使用的 Claude Code 工作流（同样适用于其他 coding agent）。
1) 先写“任务卡”，再写代码
我每次都会先写一段很短的任务卡（放在 issue/Notion/临时文档都行）：
- 目标：一句话
- 不做什么：列 3 条
- 验收标准：列 3 条
- 风险点：列 3 条
任务卡的作用：让模型不乱跑，让你自己也不跑偏。
2) 让模型输出“计划 + 变更清单”
我会要求它先输出：
- 需要改哪些文件
- 每个文件改什么
- 可能引入哪些风险
你会发现：光是这一步，就能把 80% 的幻觉/跑偏扼杀在提交之前。
3) 约束：只允许小步提交
规则很简单：
- 一次只改一个模块
- 每次改完必须
lint + build + 最小化运行验证
独立开发最怕“看似很快，实际返工更多”。
4) 验收：用 checklist，而不是“看一眼差不多”
我的验收清单（可直接复用）：
- 有没有新引入的依赖？有没有不必要的？
- 环境变量是否写进
.env.example？ - 有无泄露 secrets 的风险（日志/前端 bundle）？
- 有没有破坏现有路由/页面？
- 构建是否通过？部署是否通过？
5) 最后一公里：把“工程产出”变成“内容资产”
这一步很关键：你做了事，但别人不知道。
我建议每次上线都顺手产出：
- 一条推文：今天做了什么 + 为什么这么做 + 结果
- 一篇短文：踩坑/复盘/关键实现点
这样你会得到两条复利：
- 产品在变好
- 影响力在增长
如果你希望我把这套工作流变成可执行脚本（比如自动生成任务卡、自动生成推文草稿、自动打包日报），后面我会继续迭代。
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