Anthropic 最近分享了一篇关于 Claude 5.0 Fable 的文章，里面提到的一个概念很适合用来理解 Coding Agent 的协作模式，那就是：unknowns。

unknowns 就是任务中那些没说清楚、没想明白，甚至一开始完全没有意识到的潜在问题。

我们平时在使用 Claude Code 时，会觉得自己的 Prompt 够清楚了。但一旦 Claude Code 开始修改代码，诸如历史设计、边界条件、依赖关系、项目风格之类的问题就会冒出来了。

所以，和 Claude Code 协作时，一个很重要的操作是先配合它把这些 unknowns 给找出来。

## Prompt 是地图，代码库才是地形

如果说 Prompt、Skills 和上下文是一张地图的话，Claude Code 真正要完成工作的地方，代码库、真实业务和实际约束就是地形。

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地图不是地形。Prompt 里的内容，只是对任务的描述。代码库里真实存在的历史设计、边界条件、依赖关系、项目风格，才是 Claude 真正要进入的环境。

地图和地形之间的差距，就是 unknowns。

任务越长，涉及的文件越多，Claude 遇到 unknowns 的概率就越高。而 Claude 遇到 unknowns 时，它就要根据自己对任务的理解做判断了。Fable 让 Anthropic 核心开发第一次感受到，工作质量的卡点在澄清 unknowns 的能力上。

有时候不能只靠“提前规划”，有些 unknowns 会反过来提醒我们：一开始选的方案，可能就需要调整。

## unknowns 的分类

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unknowns 可以拆分成了以下四种：

- 第一种：know knows。我们已经知道、并且已经写进 Prompt 里的内容。此类内容，包括不限于具体要开发什么功能、修改哪个模块、绝对不能动哪些文件，以及最终需要满足什么接口。
    
- 第二种：know unknowns。我们自己知道还没想明白、还没定下来的地方。此类内容，包括不限于数据模型是否需要调整、接口边界怎么定、某个功能到底要做到什么程度。这类问题适合在一开始就明确指出来，让 Claude 先帮我们分析不同方案的优劣，想清楚了再进入实际编码。
    
- 第三种：unknown knows。我们心里有明确的判断标准，但并没有在 Prompt 里写出来的内容。此类内容，包括不限于一个 UI 设计是不是顺眼、一个交互是不是自然、一个实现方式是不是符合项目的隐性习惯。很多时候，我们要在看到生成结果的那一瞬间才能做出判断，但在动手前很难用文字描述我们的需求。
    
- 第四种：unknown unknowns。我们完全没有意识到存在的问题。此类内容，包括不限于不知道该问什么、不知道代码库里有哪些历史遗留的坑，甚至不知道在这个技术领域里，“真正完美的实现”可以做到什么程度。
    

高水平的 Agentic Coder 开发项目中的 unknowns 一般会比较少。这不仅是因为他们很清楚自己想要什么、熟悉代码库和模型行为，更重要的是，他们会默认 unknowns 一定存在，并习惯于在动手前主动为这些不确定性做好准备。

## 实现前：让 Claude 先帮我暴露盲区

给 Claude 下指令容易走向两个极端。

给的指令太具体，Claude 会严格照做，哪怕中途发现换一个方案更合适，它也不一定会主动转向。给的指令太模糊，Claude 又可能直接按照通用的最佳实践来做判断，但这套判断往往并不契合当前项目的实际情况。

基于上面这些问题，我们可以当 Claude Code 是个前期协作的伙伴，先让它找出盲区，再进入正式的编码阶段。

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### 做一次盲区排查

当我们要切到一个不熟悉的业务模块时，可以让 Claude 先做一次盲区排查。

举个例子，你准备给代码库加一个新的 auth provider，但对项目现有的 auth 模块几乎一无所知。这时可以让 Claude 先检索整个代码库，帮你找出相关的 unknown unknowns，并辅助你把后续的 Prompt 写得更清晰。

这里有个实用的示例 Prompt：

> 我正在给代码库添加一个新的 auth provider，但我不了解这里的 auth 模块。你能先做一次盲区排查，帮我找出相关的 unknown unknowns，并帮我更好地编写后续的 Prompt 吗？

这个方法特别适合用在任务开始前。它的价值不在于让 Claude 立刻去改写代码，而是先帮你弄清楚：这个任务里，有哪些是你目前还没意识到的潜在坑点。

### 先做脑暴与原型

有些任务在最开始是很难一步写到位的，尤其是涉及 UI 设计、交互、产品体验这类工作。毕竟我们有时候自己也说不清到底想要什么，但只要看到具体的方案，就能很快判断出哪一个最接近预期。

针对这种情况，可以先让 Claude 进行脑暴和原型开发。例如，先让它生成一个 HTML 页面，展示 4 种完全不同的 dashboard 设计方向；或是在真正对接后端接口前，先用假数据快速搓一个 editor toolbar 的单文件原型。

这样做的好处是能让许多 Unknown Knowns 尽早暴露出来。毕竟在正式实现后才发现方向跑偏，修改成本会呈指数级上升。尤其当代码结构、状态管理和数据流都对接完毕后，再去推翻重来，会比在原型阶段繁琐得多。

### 让 Claude 反问你

当我们对大方向有了初步判断后，还是会遗留一些细节上的歧义。这时候，可以直接让 Claude 反过来问你。

这里建议让 Claude 一次只问一个问题，并且优先询问那些会直接影响架构选择的关键点。你可以这样对它说：

> 请你一次只问我一个问题，围绕当前有歧义的地方来反问我。优先问那些我的回答会改变底层架构的问题。

### 给 Claude 提供具体的参考资料

如果你觉得用文字描述自己想要的东西太费劲，最直接的办法就是给 Claude 投喂具体的参考资料。它可以是设计图、产品文档或截图，当然最好的参考资料绝对是源代码。因为源代码能直接提供结构、语义和具体的实现细节，信息密度远比一张截图要高得多。

举个例子，你发现某个 Rust crate 已经完美实现了你想要的 backoff 机制，那就可以直接把这段 Rust 源码喂给 Claude，让它在当前正在写的 TypeScript API client 里复现出相同的运行语义。

### 生成实现计划

等上述的准备工作全部就绪、准备正式动手时，可以让 Claude 产出一份实现计划。

这份计划不需要事无巨细。只要让 Claude 把重点放在最需要人类进行主观调整和把关的地方，例如数据模型的设计、核心类型接口的定义、以及用户可见的交互流程。至于那些偏向机械性的重构或边角料代码细节，可以留到后面顺手处理。

## 实现中：计划要能记录变化

尽管在前期做足了准备——跑过了盲区排查、产出了原型、进行了针对性反问、提供了参考代码甚至写好了实现计划，在实际动手写代码时，依然无法完全挡住新的 unknowns 的出现。

真正进入编码阶段后，Claude 随时可能撞上未被预料的边界情况，或是发现原本设想的方案与项目底层的某些约束并不匹配。

针对这一问题，这里有个实用的工作流。在实现计划确认无误后，新开一个干净对话，只把前面讨论产出的 spec、原型等核心 artifacts 提交给 Claude，让它在一个完全干净、没有冗余历史对话干扰的上下文里开始写代码。

但更重要的是，在实际编码的过程中，要让 Claude 在本地实时维护一个像是 `implementation-notes.md` 或 `.html`之类的临时文件。这个文件专门用来记录它在编码过程中做了哪些技术决定、在哪里偏离了最初的计划，以及遇到棘手的边界情况时做出了什么保守的选择。

参考下面的 Prompt：

> 请保持并更新一个 `implementation-notes.md` 文件。如果你遇到了迫使你偏离原定计划的边界情况，请直接选择最保守的安全方案，并将其记录在偏差说明栏目下，然后继续推进编码。

这个机制在工程实践中极其好用。

因为在长任务结束之后，如果人类只去审查 git diff，很容易丢失修改背后的逻辑上下文。而这份 `implementation-notes` 则提供了一份清晰的“改动日志”，不仅能让人一眼看懂 Claude 为什么要这样改代码，也为下一轮的协作和调整留下了极佳的上下文依据。

## 实现后：让 Claude 把变化讲清楚

代码写完后，还可以继续让 Claude 帮我们做两件事：解释和测验。

### 生成 项目说明书

在实际工程中，交付一个功能不仅要代码能够跑通，还要让团队里的其他人理解它、评审它并批准它。

在这个阶段，我们可以把之前产出的原型、spec 以及实现方案打包，提炼成一份可以直接发在飞书、钉钉等沟通工具上的说明文档。

这么做主要有两个好处：

1. 让评审者更快地理解改动。特别是当他们一开始对这个任务也带着同样的 unknowns 时，这份说明能帮他们迅速对齐背景。
    
2. 向资深专家证明改动的可靠性。让团队里更懂这块业务的专家一眼看到：他们所担心的那些潜在失败点和极端边界情况，已经在这次开发中被充分考虑并处理过了。
    

### 进行通关测验

Anthropic 团队提过一件事，在经过长时间的协作后，Claude 可能在底层默默实现了很多人类并没有完全意识到的细节。此时，只靠阅读 git diff，我们获得的理解往往非常浅层，因为许多运行时行为高度依赖项目现有的代码路径。

因此，作者会让 Claude 生成一份带有上下文的 HTML 格式技术报告，并在报告的底部附带一份针对本次改动的小测验。只有当开发者自己能够完全答对这些测试题时，才允许将这次修改合入主分支。

这个方法的目的很简单，就是确保作为代码第一责任人的你，真的彻底吃透了这次由 AI 协助完成的所有改动。

Anthropic 最近分享了一篇关于 Claude 5.0 Fable 的文章，里面提到的一个概念很适合用来理解 Coding Agent 的协作模式，那就是：unknowns。

从 Fable 案例看 Coding Agent 的未知项管理

Anthropic 提出的“unknowns”概念，精准揭示了Coding Agent协作中的核心挑战：任务中未明说、未察觉或未意识到的潜在问题。本文系统解析四类unknowns（已知/可知/隐性/未知），并提供实战方法，助开发者与Claude高效协同。

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Claude5.0Fable提出unknowns概念，揭示AI编程协作中的潜在问题。文章将Prompt比作地图，代码库为地形，强调两者差异会产生unknowns。详细解析knowknows、knowunknowns、unknownknows和unknownunknowns四种类型，并提供盲区排查、原型开发、反问机制等实用方法，帮助开发者与ClaudeCode高效协作，提升代码质量。

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