装上它，AI 编程通过率从 6.7% 涨到 96.7%

二零二五年有个 AI agent 叫 Manus，发布几小时服务器就被挤爆，估值冲到几十亿美元。大家追着问它到底强在哪，拆开一看答案很朴素——不是模型多厉害，而是它把计划写进文件，不塞进上下文。今天这个开源项目，干的正是这件事。它叫 planning-with-files，发布不到二十四小时就爆了，现在两万三千多颗星，自我介绍就一句：用的是让 Manus 价值数十亿美元的那种模式。 00:00 频道片头 00:05 开场：让 Manus 数十亿美金的模式被复刻 01:18 它是什么：不是新模型，是一份技能 02:20 AI 代理的四个通病 04:06 核心原则：上下文是内存，文件是磁盘 05:03 三个文件：计划、发现、进度 06:19 Manus 五原则 07:42 五种钩子：把规矩焊进执行流程 09:23 /clear 之后怎么活下来 10:26 benchmark：96.7% vs 6.7% 11:41 四条关键规则 12:41 v3.0 完成门 13:56 作者其人：柏林的 AI 工程师 15:14 生态：17+ 平台、60+ 代理、六种语言 16:33 更深的判断：上下文工程是新的状态管理 18:25 总结 说白了它是一份装进 Claude Code、Codex、Cursor 这些工具的说明书，逼着 AI 干长任务时把计划、发现、进度落盘到三个 markdown 文件里，再用五种钩子焊死在执行流程上。作者跑的 benchmark 很直白：装了通过率百分之九十六点七，没装百分之六点七，三轮盲测全赢。但作者也诚实，这个数字测的是 AI 有没有照规矩建文件，不是模型变聪明了。作者 Ahmad Othman Ammar Adi，柏林 migRaven 的资深应用 AI 工程师，本职写 Rust 运行时和代理基础设施，还教了八千多小时课，所以文档写得特别清楚。 我自己最认同它那套哲学：不信任上下文，只信任磁盘。窗口这两年从几万涨到上百万 token，很多人觉得够大就不会忘，这个项目用行动反驳了这种乐观。不管你用不用 AI 写代码，只要你认真用 AI 干过长任务，被它忘目标、反复踩坑折磨过，都值得点进去看看。MIT 协议永久免费。#人工智能未来 #RED新生代创作大赛 #多模态人工智能 #AI人工智能 #编程 #AI工具