彼得·斯坦伯格造了个词叫"Claude-pilled"——形容那些沉迷Claude工具链的人，他们真心相信：系统越复杂，结果越好。但作者的经验恰恰相反。

被"Claude洗脑"的典型症状

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Y Combinator CEO加里·谭的"gstack"是个经典案例。大量斜杠命令、角色分明的智能体、几个月前由Claude自动生成后再也没改过的提示词。指令里充满噪音、矛盾和废话，任务被拆解到"函数放哪个包""接口在哪行声明"这种粒度。

Claude的插件、智能体、结构化工作流，几乎是在推着你往这个方向走。既然已经搭好了智能体，不如让它严格遵守规则，一步步来，每个动作都有清晰指令。

问题是，这不但没帮上模型，反而碍事。

前沿模型不需要你喂饭

Opus、GPT-5.5这类前沿模型能自己做决定。它们可以一次性写8000行代码，能根据规格和项目上下文实时判断东西该放哪个包。不需要你一勺一勺喂。

当你用一套刚性规则套在所有任务上，你剥夺的正是模型最有用的灵活性。真实任务总有意外，有过程中才浮现的东西，有用户没明说的需求。

刚性系统适应不了这些，它会严格执行指令。结果仓库里多了编译不过的代码，来五轮QA，任务回滚——浪费的时间比一开始给模型多点自由要多得多。

作者的实际做法

纸面上看朴素得多，但效果更好。

他把Builder的智能体当成资深工程师聊，自己扮演产品负责人。不拆解每一步，而是花5-7分钟讨论任务，写一份文本文档（方便智能体、保留上下文），然后智能体干2-8小时，搞定。

没有成吨的斜杠命令，没有三个JavaScript专家智能体，没有"智能体群"。不拆解到单行代码级别。没有"计划模式"，只有对话。

智能体不需要职责分离，它需要未知变量被消除。复杂工作流是给自己找活干，不是给模型减负。