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潘金莲的粉嫩小泬12P

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更新：2025-10-01 01:50:43
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新智元报道

编辑：倾倾

【新智元导读】写代码的规则，正在被悄悄改写！不再是「人+AI一起盯屏幕」，而是一次性放出十几个任务，让代理们各自跑。真正的门槛，也不再是你能写多少行代码，而是你能不能写清楚需求、明确地拆分任务、快速浏览结果。

在过去，写代码靠的是程序员盯着屏幕，一行行打字。

即便有Copilot，也只是多了个聪明的键盘，大部分内容还是要人来做。

但当并行代理出现后，一个程序员能同时调用十几个AI，修bug、做测试通通不在话下。

程序员不再是「码农」，而是掌控全局的指挥官。

从补全到并行：AI进化的快捷键

用AI写代码的第一步，是用Copilot的自动补全功能。

它能让程序员少打几行代码，但本质上还是「人写一句，AI写一句」。

后来出现了Cursor、Windsurf这样的AI编辑器，它能理解整个代码库，帮助程序员重构、检查bug。

但它们更像是一个会聊天的搭档，还是需要人来盯着它们运行。

再后来，vibe coding出现了，只需要一句话：「写一个带Google、GitHub、Microsoft 登录的注册页」，AI就能完整实现。

Andrej Karpathy把它形容为「顺着感觉写代码」，工程师也是第一次感受到「描述即开发」。

但这些都还停留在「单线程思维」：人和AI一起写，效率提高，却始终受限于线性工作方式。

真正的转折点，是并行代理——多个AI可以同时运行。

以一当十：工程师的全新战场

并行代理让工程师不再守着屏幕，而是一次性放出十几个任务，让AI自己各就各位。

在输入指令之后，只需要等到结果返回，再逐个检查、取舍。

这也意味着人的思维方式要彻底翻转：从线性推进到批量调度，从即时反馈到异步等待。

不需要纠结每一行代码，而是提前把需求写清，像排兵布阵一样丢给不同的代理，几十分钟后再回来检查成果。

那么，具体该如何使用呢？

首先，要确保每个GitHub问题都包含足够的上下文，以便代理了解需要构建的内容。

其次，将问题分配给AI代理（如copilot），可以一次性分配多个问题，允许代理并行工作。

第三，在代理完成任务后，用户查看生成的内容，并对其发表反馈，代理将继续完善方案。

最后，根据需要进行审查、测试和反馈——无需等待一个代理完成，而是可以在不同代理之间切换。

程序员实测

当然，结果并不总是完美。

一位程序员在编写代码时发现，只有10%的问题被完全解决：

有的任务一次到位，可以直接上线；有的只差临门一脚，花几分钟修修就好；新万博体育：的则需要你跳进来补全上下文，甚至干脆砍掉重来。

可即便如此，整体节奏依旧比过去快得多。

同时，也程序员也注意到，它在修 bug、写后台逻辑、数据库迁移，这些小而明确的任务，跑得飞快；

但遇到需要实时视觉反馈的UI，或者要做复杂架构决策，代理就显得力不从心。

久而久之，写代码更像在下一盘棋：前期布好局，后期盯复盘。

写代码，不再是盯着一行行字母，而是统筹整个战场。

写得越清楚，代码越准确

在能丝滑使用代理写代码之前，我们要知道：并行代理擅长什么？

并行代理擅长小型、定义明确的任务，比如修复bug、转换代码。

而如UI开发等需要实时视觉反馈，或者需要复杂决策的大型任务，并行代理并不擅长。

这也给人们带来了一个意外发现：工程师的核心价值，开始从「写代码」转移到「写清楚需求」。

代理并不会自己推理上下文，它只能依赖用户在指令里留下的描述。

因此，问题分解成为了一项很关键的技能。

写得含糊，它就给你产出含糊的结果；写得具体，它就能把任务推进得更远。

「代理的输出质量，完全取决于你在指令里写得有多清晰、多详细。指令越具体、越有结构，结果就越准确。」

这也意味着，问题拆解成了必备能力。

因为，它无法处理大而笼统的需求；但如果能切分成小而明确的任务，它们就能各自独立并行。

一些开发者说，AI 最好被用作解决编程问题的沟通方式，他们称之为「橡皮鸭调试」（源自他们与桌上玩具交谈的习惯）

与此同时，QA和Code Review变得前所未有的重要。

因为瓶颈已经不在产出代码，而在「快速验证结果」。

「用并行代理时，关键在于优化审阅速度。你可以同时开 50 个任务，但最终都要逐一审核、理解、验证。加快审阅周期（最好在10秒内进行检出、重建和测试）对整个工作流程至关重要」

久而久之，编程慢慢向「描述」倾斜。

写清楚需求、拆分好任务、快速做出判断，远比自己多敲几行代码更有价值。

打好地基，重新定义工程师

并行代理要想真正落地，离不开一整套工程环境。

首先，CI/CD要足够快。测试、构建、部署一旦拖沓，再聪明的代理也没用。

自动化和一键回归，是把结果接到生产里的关键。

其次是文档和架构要清晰。

代理需要知道代码放在哪、组件怎么交互、遵循哪些约定已经不同系统如何集成。

有据可查的API、架构决策、编码标准和系统边界可以帮助代理做出更好的决策，并且能减少手动更正的需要。

也就是说，写得越规整，它就越少犯错。

第三，测试环境也要稳定。

因为代理是异步工作的，这就需要一个一致的位置去承接产出，并且不会影响生产系统。

最后，还有monorepo架构的优势。

在单一代码库里，代理能看见全局，前后端一起改，不容易出集成bug。

要是散落在不同仓库，就常常各写各的，最后拼不起来。

至于工具，现在也有不少选择：

GitHub Agents：集成度最高，直接在issue上分配任务，产出PR，体验最成熟。

Cursor：正在内测并行代理，延续vibe coding的特色，适合已有用户。

OpenAI Codex CLI：支持在云端跑代理，解放本地环境，适合需要大规模并行的人。

说到底，并行代理能跑多远，不看概念有多炫酷，而看「地基」打得有多牢。

当CI/CD、文档、staging、monorepo这些地基都铺好，代理就能真正跑起来。

那时会发现，会写代码这件事已经不是核心竞争力了。

真正决定价值的，是能不能拆清任务、写明需求、快速审核结果。

未来的工程师，不是「码农」，而是指挥官。

参考资料：

https://morningcoffee.io/parallel-ai-agents-are-a-game-changer.html

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