展开本页目录
开始前准备什么
- 下载练习包，先阅读 README 中的依赖和运行范围。
- 使用独立练习目录；starter 是待完成任务，reference 是作者参考实现。
- 账号型功能须在自己的授权环境执行；本题不要求提供真实凭据。
- 写清交接状态
- 指定双重作用域
- 创建类型化交接
- 准确领取一次
- 检查重复领取
- 验证错域拒绝
- 封存交接记录
1. 写清交接状态
输入区分已完成CSV解析、未完成引号换行和禁止改共享入口。只写“继续上一个任务”无法帮助下一位核验。
2. 指定双重作用域
每个调用同时发送workspace和project。先建立原创lesson/orchard作用域，不借用真实团队记忆。
本题本地命令
bash
AI_MEMORY_BIN="<ai-memory binary>" python handoff.py3. 创建类型化交接
调用memory_handoff_begin，保存实际返回handoff_id。summary与next_steps分别说明状态和下一步动作。
4. 准确领取一次
memory_handoff_accept携带同一作用域与handoff_id。实际首次返回claimed，接手人先读next_steps再工作。
5. 检查重复领取
原样再调用一次。真实返回none_pending，不能把HTTP200误判成又领到了一份交接。
6. 验证错域拒绝
从other项目尝试领取同一个ID。原生JSON-RPC返回项目不存在，调用方需检查error与isError，而不只看HTTP状态。
7. 封存交接记录
保存begin/accept/again/wrong-scope四路响应和原始任务。本文验证原生协议，不宣称另一个Agent已自动完成后续代码。
怎样确认已经完成
- 只有指定接手者/会话成功领取
- 重复领取不重复执行
- 不能只保存摘要文件
- 已运行 ai-memory 3.1.1 原生MCP：首次claimed、重复none_pending、其他项目拒绝；未启动AI模型会话。
常见问题
Claude Code 做到一半能让另一个 Agent 接手吗？
用类型化handoff协议记录作用域、summary和next_steps；接手时携带实际handoff_id。本文原生首次claimed、再次none_pending。
怎么避免同一份交接任务被两个 Agent 重复领取？
不能只看HTTP200。检查JSON-RPC error、result.isError和交接status；作用域不完整或不匹配时应拒绝而非换项目检索。
哪些功能已经实际执行？
已运行 ai-memory 3.1.1 原生MCP：首次claimed、重复none_pending、其他项目拒绝；未启动AI模型会话。