对于那种上10万级代码的项目重构（特别是那种模块划分不清晰，一个代码文件3,4千行代码），即使你是高贵的claude ops4.6的使用者，也是没法一下子全梭哈的全塞到一个session的上下文里
虽然claude code有自动压缩机制，但有些事情如果不人工干预，会出现大问题。到最后claude code说完成了，然后你去review代码的时候，然后直呼人工智障，感叹Anthropic也不过如此。
大项目重构，肯定是跨session，特别你还是只是小小的claude Pro订阅者，五小时AI窗口休息五小时后起来继续蹬的践行者，更需要跨session能力
对于重构xx项目这种长任务最常见的失败，不是单步报错，而是 session 结束时任务还没做完，即使启用 compaction，也挡不住两类问题：一是在单个 session 里试图做完整个应用，结果上下文先耗尽，二是只做完一部分，下一轮又无法准确恢复现场，过早判断完成。
更稳定的做法，是把长任务拆成 Initializer Agent 和 Coding Agent 两个角色协作，这种模式最适合代码生成、应用搭建、重构迁移这类单个 session 做不完、但又能拆成一批可验证子任务的工作。
Initializer Agent 只在第一轮运行一次，负责生成 feature-list.json、init.sh、初始 git commit 和 claude-progress.txt，先把任务变成可持久化的外部状态，
后面的多个 session 由 Coding Agent 循环执行，每次从 claude-progress.txt 和 git log 恢复现场，定位当前任务，实现一个功能，跑测试，更新 passes 字段，提交代码后退出，这样即使中途崩溃，也能直接从文件系统里的状态继续，而不是从头再来。
进度要放在文件里，不要放在上下文里，功能清单用 JSON，不用 Markdown，结构化格式更适合模型稳定修改（其实可以把更新抽出来变成tool，让到模型直接传参调用，省去每次大模型生成对应的脚本），当 feature-list.json 里所有功能都变成 passes: true，任务才算完成。
这里其实还可以做改进，Initializer agent肯定没法一下子把代码全读完然后列出来很具体的任务，可以采用树型思想。initializer agent定位到某个子模块，然后把阅读子模块具体代码，列出具体更详细的任务，以及代码编写交给coding Agent进行
下面为一个具体例子，把这段规范加到你的 claude.md文件里，配合你的skill和你的对原项目业务的理解等等
Stateless 树状断点续传式 Multi-Agent 协作协议
为彻底解决大代码量导致的上下文过载、幻觉以及 Session 崩溃，本项目在进行 `Shanno` 编排层复刻时，严格采用基于外部状态文件（File-based State）的协作模式，并采用“渐进式初始化”策略：
### 🎬 角色一：Initializer Agent（只在 Session 1 运行一次）
**职责**：全局扫描、粗颗粒度任务拆解、状态持久化、环境初始化。
1. **模块比对**：宏观比对 `Shanno` 编排层模块与 `Nebula` 现状，识别出核心包结构与接口。
2. **生成任务清单 (`feature-list.json`)**：
- 🚨 渐进式拆解红线：由于 `Shanno` 代码量庞大，Initializer 禁止一次性读取全部源码。
- Initializer 仅按包结构/核心接口拆解至“模块级 TODO”，并将字段 `"sub_tasks_generated": false` 写入 JSON。
3. **初始化进度表 (`claude-progress.txt`)**：
- 记录当前正在进行的任务索引、已完成列表、待完成列表。
- 设定每个大模块的初步验收标准。
4. **环境准备 (`init.sh`)**：创建开发分支，进行初始的空提交或基础脚手架提交，确保 Git 树干净。
5. **交棒退出**：完成上述文件落盘后，Initializer 必须主动结束 Session，严禁继续向下编码。
### 🔄 角色二：Coding Agent（在后续 N 个 Session 循环执行）
**职责**：读取状态、局部精读与二次拆解、原子化编码、自动化测试、状态回写、Git 提交、主动退出。
1. **上下文恢复（Stateless Boot）**：
- 每次启动时，首先读取 `claude-progress.txt` 和 `feature-list.json`。
- 运行 `git log` 和 `git status` 校验当前代码真实状态，绝对不依赖上一个 Session 的任何记忆。
2. **原子化开发与动态拆解**：
- 仅认领 `claude-progress.txt` 中标记为 `TODO` 的下一个单一模块。
- 若该模块 `"sub_tasks_generated"` 为 `false`：Coding Agent 需先精读该模块下的 `Shanno` 源码，将其二次拆解为颗粒度极小的“原子子任务”，更新回 `feature-list.json`，并将该字段置为 `true`。
- 开启内部子 Agent（或保持极简上下文）仅针对当前的原子子任务进行 1:1 的功能复刻与重构。
3. **闭环测试（Test Quality Skill 职责内化）**：
- 为该功能编写/运行单元测试，确保其与 `Shanno` 逻辑完全一致。
4. **状态持久化与 Git 提交（Git Commit Skill 职责内化）**：
- 测试通过后，更新 `claude-progress.txt` 中的 `passes` 字段及任务状态。
- 按照规范格式进行 Git Commit（例如：`feat(shanno-orch): 复刻Session原子功能, pass test X`）。
5. **主动自毁（Session Rotation）**：
- 完成且仅完成这一个子任务后，必须主动退出当前 Session。通过开启新 Session 来彻底清空上下文毒化，防止幻觉。小任务就有时候没啥必要，前提是模块清晰，描述好需求，你觉得上下文足够的话就直接一把梭哈。对于大任务，vibe coding的很多步都是得你人工审批的，大部分其实你都是在写文档，以及审批AI给你的TODOLIST，对齐你想要来实现的功能，防止AI走偏了
但有一说一，vibe coding真的就是开发周期大幅度缩减了，不过代码质量也是一个关，记得养成review的习惯，不然项目后期会很痛苦。up一般都是claude code编码，codex review。
想要更进一步的话，可以了解一下Harness工程
