Claude Code 实现任务规划与执行分离的完整指南

本文系统阐述了如何利用 Claude Code 将任务的规划与执行两大环节解耦，从而提升复杂任务的处理效率与可靠性。整体流程分为三步：

1. 智能规划模块 – 通过 Claude Code 的提示工程（prompt engineering），让模型输出结构化的执行方案（包括步骤、所需资源、成功判定条件等）。
2. 方案持久化 – 将生成的计划以 JSON/YAML 等机器可读格式保存，便于后续审计与复用。
3. 执行模块 – 读取计划并逐步调用相应的工具或 API（如代码解释器、文件系统、网络请求等），严格按照预定义的顺序完成任务。

关键技术点包括：

• 提示模板：使用 {{task}}、{{constraints}} 等占位符构建可复用的规划提示。
• 计划校验：在执行前通过 schema 验证（如 jsonschema）确保计划完整性。
• 错误回滚：执行失败时自动回滚至上一步，并触发重新规划。

这种“规划‑执行”双层架构的优势在于：

• 灵活性：用户可随时修改或替换执行模块，而不影响规划逻辑。
• 可观测性：计划本身即为审计日志，便于监控与调试。
• 复用性：相同的计划可在不同环境或不同 LLM 上重复使用。

示例代码片段（Python）展示了如何调用 Claude Code 生成计划并驱动执行器：

from anthropic import Anthropic
import json, jsonschema

client = Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")

prompt = """为以下任务生成执行计划：\n任务：{task}\n约束：{constraints}\n请返回符合 JSON Schema 的计划。"""

response = client.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20240620",
    max_tokens=1024,
    temperature=0,
    prompt=prompt.format(task="自动生成月度报告", constraints="不超过 5 分钟完成")
)
plan = json.loads(response.completion)
# 校验 schema（省略）
execute_plan(plan)  # 自定义执行器