开 20 个 agent 标签页不叫工作流，一个决策收件箱才是
开一个任务，agent 回得慢，就再开一个。第一个回来了，要你澄清一下、跟进一下、顺手再做件小事，每件都开一个新标签页。二十个线程以后，所有状态只存在你脑子里，而脑子已经满了。Sergey Kuhne 管这个叫 AI brain fry，11 月 8 日那篇讲怎么对付它的文章，周日在 Hacker News 拿到 94 分、80 条评论。
解法是一个队列，队列放在 git 里。每张工单是仓库里的一个 markdown 文件，就放在它说的那段代码旁边，看板的状态就是一次提交快照。重要的东西不留在聊天窗口里，也不留在谁的记忆里。会话挂了，队列还在。
一个 agent 按轮次处理这个看板：调研新工单，动手做那些被人标记为可以放心做的，跑测试、做浏览器检查，再核对已经上线的东西。碰到敏感代码就开分支等批准。生产环境永远不碰，部署是人的事。
它做不了的是拍板。所以有个脚本读整个看板，生成一个按优先级排好的「owner inbox」，里面只有等人判断的事：审这个改动，回答这个问题，在这个取舍上做决定。阅读界面是一个每轮从 git 重建的 Claude artifact，每张工单一页。打开链接，看做了什么、为什么，给出结论，结论再写回 git。文章说关键在于「关上」：一件事你拍完板，它的上下文就跟着离开你的脑子。
这里没有数据，只是一个人的配置，作者也承认难点还在：怎么让加载一张工单的上下文只要一分钟而不是二十分钟，怎么不让卡着等人拍板的工单原地打转。但对一个大家反复在问的问题，这是目前最清楚的回答：agent 并行跑起来以后，人该坐在哪儿？不是坐在二十个标签页中间，是坐在一个只装着真正该你做的决定的收件箱前面。
来源：https://sergeykuhne.com/blog/fighting-ai-brain-fry
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解法是一个队列，队列放在 git 里。每张工单是仓库里的一个 markdown 文件，就放在它说的那段代码旁边，看板的状态就是一次提交快照。重要的东西不留在聊天窗口里，也不留在谁的记忆里。会话挂了，队列还在。
一个 agent 按轮次处理这个看板：调研新工单，动手做那些被人标记为可以放心做的，跑测试、做浏览器检查，再核对已经上线的东西。碰到敏感代码就开分支等批准。生产环境永远不碰，部署是人的事。
它做不了的是拍板。所以有个脚本读整个看板，生成一个按优先级排好的「owner inbox」，里面只有等人判断的事：审这个改动，回答这个问题，在这个取舍上做决定。阅读界面是一个每轮从 git 重建的 Claude artifact，每张工单一页。打开链接，看做了什么、为什么，给出结论，结论再写回 git。文章说关键在于「关上」：一件事你拍完板，它的上下文就跟着离开你的脑子。
这里没有数据，只是一个人的配置，作者也承认难点还在：怎么让加载一张工单的上下文只要一分钟而不是二十分钟，怎么不让卡着等人拍板的工单原地打转。但对一个大家反复在问的问题，这是目前最清楚的回答：agent 并行跑起来以后，人该坐在哪儿？不是坐在二十个标签页中间，是坐在一个只装着真正该你做的决定的收件箱前面。
来源：https://sergeykuhne.com/blog/fighting-ai-brain-fry
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