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GitHub爆火项目揭秘Manus成功秘诀,开源技能让AI告别"健忘症"! 核心内容: 1. 开源项目复刻Manus核心工作流,揭示"上下文工程"技术关键 2. 三文件模式解决AI长期记忆问题:任务规划书+笔记本+交付物 3. 工作流循环设计让AI编程更稳定高效
GitHub 上一个名为 planning-with-files 的开源项目突然爆火,它不仅复刻了 Manus 的核心工作流,更揭示了让 AI 能够长期稳定工作的“核心机密” 其实在于“记性”,在于一种叫做“上下文工程”(Context Engineering)的技术。
这个老哥还把这套核心逻辑做成了 Claude Code 的一个插件(Skill),直接开源了。让你可以在 Claude Code/Codex/Cursor 等 AI 编程工具中直接使用。
为什么 AI 总是“走神”?
相信很多重度用户都有过这样的体验:
刚开始和 AI 聊天时,它聪明、敏锐,能完美理解你的需求。但随着对话进行到第 20 轮、第 50 轮,AI 开始变得“健忘”:
这并不是模型不够聪明,而是工作记忆(Working Memory)的限制。就像人类无法同时记住 50 件事一样,AI 在过长的上下文窗口中也会迷失方向——这就是所谓的目标漂移(Goal Drift)。
Manus 之所以在短短 8 个月内做到 1 亿美元营收,并被 Meta 高价收购,核心并不在于它用了什么超越时代的模型(虽然模型也很重要),而在于它发明了一套被称为 “上下文工程”(Context Engineering) 的方法论。
GitHub 上这个名为 planning-with-files 的项目,直接将 Manus 的这套方法论实现为一个开源的 Claude Code Skill。
它的核心理念简单得令人发指,却又有效得惊人:把 Markdown 文件当作 AI 的硬盘记忆。
项目作者 OthmanAdi 在文档中引用了 Manus 的核心逻辑:
“Markdown 是我在磁盘上的‘工作记忆’。因为我的活跃上下文有限,Markdown 文件不仅是笔记板,更是进度的检查点和最终交付物的积木。”
这就好比给 AI 配了一个“烂笔头”。
这个开源 Skill 强制 AI 在执行复杂任务时,必须遵循 “三文件模式”:
task_plan.md(任务规划书):这是大脑。记录目标、当前阶段、已完成的进度和遇到的错误。notes.md(笔记/草稿):这是笔记本。存储调研结果、中间思考和长文本,不要把这些东西塞进宝贵的对话上下文里。[deliverable].md(交付物):这是最终产品。最精彩的设计在于它的工作流循环。
普通的 AI Agent 是这样的:接收指令 -> 执行 -> 执行 -> 执行 -> 迷失 -> 报错 -> 崩溃
而装了这套 Skill 的 Claude 是这样的:
task_plan.md,把目标重新拉回“注意力窗口”。notes.md,把进度更新到 task_plan.md 的复选框中。这种 “读取 - 决策 - 行动 - 更新” 的死循环,让 AI 即使进行了 50 次以上的工具调用,依然能像刚开始一样清晰地知道:“我是谁?我在哪?由于什么错误我卡住了?下一步该干什么?”
planning-with-files 证明了,通过结构化的**外部存储(External Storage)**来管理上下文,比单纯依赖模型的内部记忆要可靠得多。
这其实就是 AI 版的 GTD(Getting Things Done):
task_plan.md。要给你的 Claude 加上这个“外挂”,操作非常简单。
你需要先确保安装了 Claude Code。然后打开终端,进入你的 Skills 目录(如果没有就新建一个,例如 ~/.claude/skills),运行以下命令:
# 进入 Skills 目录
cd ~/.claude/skills
# 克隆仓库
git clone https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files.git安装完成后,不需要复杂的配置。只要你在和 Claude 对话时提到 “planning”(规划)、“organize”(整理)或者 “track progress”(追踪进度),或者给它派发一个复杂的任务,这个 Skill 就会自动觉醒。
它会自动帮你创建 task_plan.md,然后开始它的表演。
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