给 AI 装上流水线
有一阵子，我同时开着五六个终端，每个里面都有一个 AI 在写代码。它们各写各的， 有的在改前端，有的在跑测试，有的卡在一个报错上转圈。我像个刚接手车间的工头， 来回踱步，谁举手就过去看一眼——很快就发现，真正累的不是写代码，是「盯着这么多人写代码」。
于是我开始做一个编排它们的东西。它要解决的问题很具体：一个 agent 的上下文是会满的， 长任务做到一半，窗口塞不下了怎么办？多个 agent 并行，我怎么知道哪个在忙、哪个已经跑飞了？ 它们要向我提问、等我拍板，可我不能一直守在屏幕前。
答案是把「状态」从对话里挪到磁盘上。宏观的计划落成一个文件，勾选框标着做到第几步， 哪怕上下文被压缩、对话被截断，重新拉起一个会话，它读一眼文件就知道接下来该干嘛。 每一次「等我拍板」都收拢成一张统一的决策卡，排进一个队列里，我有空了再一张张翻。 上下文快满时，agent 不是硬撑到崩，而是写一张交接便条，把接力棒交给一个全新的它自己。
让 AI 可靠，靠的往往不是更聪明的模型，而是更笨、更死板的脚手架。
做到后来我意识到，这套东西的形状，和我早年读过的那些「如何管理团队」的书出奇地像： 明确的待办、可见的进度、干净的交接、不要在走廊里口头同步。区别只是—— 这支团队不会累，不会走神，凌晨三点照样精神。我的工作，从「写」慢慢变成了「拆」和「验」： 把一件大事拆成能验证的小块，再逐块检查它们真的做对了没有。
我不太相信「AI 会取代程序员」这种说法。但我越来越确信，程序员会花更多时间 在「怎么把话说清楚、把任务定明白、把结果验到位」上——这些恰好是写代码之外， 一直被我们低估的那部分功夫。