Conductor：AI 时代的并发开发体验
AI 写代码很快，但人类成了瓶颈 如果你用过 Claude Code 或 Cursor，一定体验过这种场景：AI Agent 几秒钟就改完了代码，而你却要花几分钟审查、测试、再给下一个指令。更尴尬的是，当你想同时推进多个功能时，只能在一个 Terminal 里串行等待——Agent 在忙，你在干等。 这就是 AI Native 思维下的新瓶颈：代码生产已经不是问题，人类的注意力和工作流成了限制因素。 Conductor 试图解决的正是这个问题。它的核心理念很简单：既然 AI 写代码这么快，我们就不该一个一个任务串行处理，而应该并发地管理多个 AI Agent。 核心理念：Git Worktree 驱动的并发模式 Conductor 的并发能力建立在 Git Worktree 之上。如果你不熟悉这个概念，可以这样理解： Git Worktree 就像给你的项目开了多个"独立副本"。每个副本共享同一个 Git 历史，但文件是完全隔离的。你可以在副本 A 里改登录功能，同时在副本 B 里修 Bug，互不干扰。 在 Conductor 里，每按一次 ⌘ + N，就会创建一个新的 Workspace（工作区）。每个 Workspace： 有独立的 Claude 对话 有独立的代码副本（基于 Worktree） 有独立的变更历史 这意味着你可以同时开 3 个 Workspace，让 3 个 Agent 并行工作：一个做前端组件，一个写 API，一个修复测试。只要这些任务之间没有太多文件冲突，最后合并就是了。 这种模式彻底改变了开发节奏——从"等 AI 写完 → 审查 → 下一个任务"变成了"分配任务 → 并行监控 → 批量审查合并"。 ...