半年时间里，最大的变化并不是参数更大、推理更深，而是从“人写代码，AI帮忙”切换到“人做决策，AI自动完成”。一旦进入这种模式，编程就不再是敲键盘的体力活，而是像开工厂一样管理一群永不疲倦的智能体。
半年前的误判：把AI当成高级IDE插件是一种低估
最早对Claude Code的态度，其实很典型：觉得它再强也只是IDE的补充，真正干活还是得靠Cursor、靠自己手改。费用看起来也不划算，同时订阅多个工具显得有点奢侈。再加上对Cursor团队的好感，更愿意把未来押在“增强型IDE”这条路上。
但半年后回头看，这种判断的问题不在理性，而在时代判断错位。
真正的拐点并不是“能不能写代码”，而是“能不能连续干活、自己验证、自己修错”。当AI只能写片段代码时，它确实只是插件；当它能跑测试、看日志、分析失败原因并再次尝试时，它就开始像一个初级工程师；当这些步骤被串成闭环，它就变成了一个可以独立交付结果的执行单元。
如今，几乎把所有工作——包括编程、数据分析、甚至调用 Nano Banana 3 API 生成 logo——都交给了 Claude Code。
转变的关键，是 Opus 4.5 的发布。之前用 Sonnet 4，虽然聪明但啰嗦，推理链太长，写代码慢得像在写哲学论文。Sonnet 4.5 虽然把 95% 的任务拉回 Claude，但延迟还是让人抓狂。直到 Opus 4.5 出现，不仅代码质量高，速度还快，连 token 消耗都比 Sonnet 更省。就算同时开四个 AI 智能体干活，Max 计划额度都没用完。
从Sonnet 4到Sonnet 4.5，再到Opus 4.5，看起来像是模型升级史，实际上是“能不能持续工作”的差异。Sonnet 4.5已经能完成绝大多数任务，但推理链条过长，响应慢，导致人必须频繁介入确认，这种中断会不断消耗注意力。
Opus 4.5真正的价值在于两个点：
第一，输出质量足够高，不需要反复返工；
第二，速度够快，推理不过度冗长，反而更省token。
在这种条件下，即使同时跑四个智能体，也很难触及使用上限。模型一旦满足“快、稳、能自己收尾”这三个条件，人类才有可能彻底放手。
测试不再是个笑话，Playwright 让 AI 真正“跑起来”
单元测试一直是AI最擅长的表演项目，看起来覆盖率很高，实际运行却一地500错误。这不是模型不聪明，而是测试目标错了。AI写的单元测试，本质上是在证明“我刚写的代码我自己能通过”。
真正的转折点出现在端到端测试上。过去E2E测试维护成本高、改一次炸一片，但在AI参与后，情况反转了。只要模型能自动写Playwright脚本、自动跑浏览器、自动复现真实用户路径，测试反而变成最省心的部分。
现在，只要在指令里加一句“为所有新功能写 Playwright 端到端测试”，Claude 就会自动生成能真实模拟用户操作的测试脚本。更关键的是，每次修改代码后，系统都会自动运行整套测试，确保老功能没被搞坏。这句曾经被程序员当耳旁风的管理金句——“自己先测一遍再交给 QA”——现在成了他 CLAUDE.md 文件里的铁律。
因此，关键不在于“有没有测试”，而在于是否强制站在用户视角测试。当AI被要求先像用户一样点页面、调接口、触发错误，再把这些过程固化为测试，幻觉和自嗨式通过率会明显下降。
关掉安全锁，AI 才敢放手干大事，才真正理解什么叫自动化
很多关于“AI连续工作半小时不需要人管”的说法，最初听起来像营销故事。现实中的体验是：权限确认弹窗不断，流程被反复打断，所谓自动化根本跑不起来。
过去，即使开了自动模式，Claude 还是动不动就弹出权限确认框：“你确定要删这个文件吗？”“你允许我修改配置吗？”搞得像在教小学生过马路。
直到用了 --dangerously-skip-permissions 这个启动参数，事情突然变得不一样了，AI 才真正“放飞自我”。
现在，只需下达任务，Claude 就能在后台默默干完一整套复杂操作，能体可以自由创建文件、运行脚本、切分支、执行测试、修复错误，整个过程不再等待人类点确认，最后直接交出成品。这一刻的变化并不是“更危险”，而是终于具备了“像人一样干活”的基本条件。
这种“无人干预连续作业”的体验，让人第一次感受到什么叫“AGI 那味儿”。当权限不再是瓶颈，AI第一次展现出那种连续专注、毫不分心、只朝目标前进的工作状态。这也是很多人第一次感受到所谓“AGI气息”的地方。（这里暗批OpenAI的CodeX已经被道德和安全减慢了！）
Compound Engineering的本质：把经验变成可复用记忆
“Compound Engineering”（复利工程）这个词直译成俄语会变成“复杂利息”，完全丢失了精髓。它的核心思想其实很简单：传统开发越做越累，因为每加一个功能，技术债就多一分；而复利工程反其道而行——每次开发都要让下次开发更容易。
Compound Engineering这个词，真正难翻译的不是语言，而是思维方式。它并不是“复杂工程”，而是“会复利的工程”。每一次失败、修复、踩坑，都会被写进CLAUDE.md，成为下一次任务的默认常识。
Every 团队做的这套插件，正是把这一理念落地成工具。它内置 24 个专业 AI 智能体、13 条斜杠命令和 11 个 MCP 服务器技能，构建了一个“计划—委派—评估—固化”的闭环。比如，AI 在修 bug 时学到的新模式，会自动写进知识库，下次遇到类似问题就能直接复用。久而久之，整个开发系统就像滚雪球一样越用越聪明。
这套方法的核心不是某个插件，而是一个闭环：计划、执行、评估、沉淀。AI负责执行和记录，人类负责判断方向和取舍。经验不再只存在于大脑里，而是被结构化成规则、清单和约束条件。
当智能体下一次遇到类似问题，它不是从零开始，而是直接继承了整个项目的历史记忆。这种积累速度，是任何人类团队都很难追上的。
四步循环：计划、干活、审查、沉淀
整个工作流严格遵循四个阶段。
第一步是“计划”（/workflows:plan），把模糊的产品想法变成详细的 Markdown 蓝图。这时候 AI 会疯狂研究你的代码库、提交历史和框架文档，确保方案贴合现有架构。
如果计划太浮夸，就用 /plan_review 压一压；如果细节不够，就用 /deepen_plan 补充；如果涉及多个功能，就用 /triage 决定优先级。
第二步是“干活”（/workflows:work），AI 会创建隔离的 Git 工作树（worktree），并行执行任务，互不干扰。
第三步是“审查”（/workflows:review），十几个专业代理同时上阵：有专查 Rails 代码的，有盯 TypeScript 类型安全的，还有专门找安全漏洞、性能瓶颈、数据库隐患的。
所有问题都生成待办事项，等你批准后，再用 /resolve_parallel 批量修复。
最后一步是“复利”（/workflows:compound），把本次经验打包进知识库，让未来开发站在更高起点。
CLAUDE.md：你的 AI 员工操作手册
每个项目根目录下的 CLAUDE.md 文件，就是 AI 的“岗位说明书”。
里面明确定义了什么是“好测试”、怎么写 BEM 样式、为什么坚持无构建（no-build）流程、如何自托管服务等。这套规则让 AI 不再是随机应变的聊天机器人，而是遵守你技术哲学的可靠工程师。
更重要的是，文件强制要求“测试—修复—提交”三步走：先手动验证（AI 会模拟用户点击或发 curl 请求），再跑本地 CI 脚本（包含 linter 和测试套件），最后才允许合并代码。
这种双重保险极大减少了“测试通过但实际崩了”的幻觉式交付。
在这种工作方式下，时间分配发生了根本变化。真正写代码的时间只占两成，剩下八成用于规划、评审和测试。人类的价值不再体现在“我能写多快”，而在于“我能不能一开始就判断对方向”。
工作重点转移到研究代码库历史、理解架构约束、拆解需求路径，然后把这些判断转化成清晰指令交给智能体。只要计划阶段足够扎实，后面的执行往往可以完全放手。
这也是为什么最终交付质量，往往在计划阶段就已经被决定了。
多任务并行：人类注意力才有的放矢
得益于 Git 工作树和 --dangerously-skip-permissions 模式，他可以同时推进多个功能分支。
比如一边让 Claude 开发用户登录模块，另一边让它优化支付流程，完全不用切换上下文。AI 在后台默默干活，程序员则利用这些“微暂停”时间启动新任务。
这种“多线程人类”模式，让开发效率呈指数级增长。甚至可以同时开四个 Claude 实例，分别尝试四种技术方案，最后选最优解。反正 AI 的算力便宜，人的注意力才最贵。
同时跑四个Claude实例，并不是为了显得很高级，而是为了节省注意力。与其盯着一个智能体慢慢干活，不如让四个并行探索不同方案，最后只选最优结果。
在这种模式下，代码本身的“稀缺性”快速下降。写错、推翻、重来都不再昂贵，因为人类不需要亲自付出体力成本。唯一真正稀缺的资源，是人类的专注力。
当注意力被从重复劳动中解放出来，人才能真正站在系统层面做判断。
多智能体并行不是炫技，而是注意力管理工具：无胜过有，无生有，当你的注意力被解放出来，无注意力时，你才能管理你的注意力，正如你有了钱以后，才需要理财，如果金钱都套在股市，都在老板那里，你有财可锂吗？巧妇难为无米之炊，首先，你得有钱和米，你得有空闲注意力可管理！
自动评审与外部工具的叠加，才是稳定性的来源
审查不是走过场，而是十轮打磨也不嫌多
很多人以为 AI 写完代码就万事大吉，但其实需要把 80% 的精力花在审查和测试上。AI 第一次交的代码往往“看起来很美，跑起来很脆”。因此要反复要求 AI：确认写了测试没？跑过 CI 了吗？覆盖所有场景了吗？然后启动多轮 /workflows:review，经常发现根本性设计缺陷，不得不推倒重来。
但没关系，点十次按钮而已，又不要命。
另外可还额外接入 GitHub 的 Claude 机器人和 Cursor 的 BugBot，自动扫描每次提交。有时这些外部工具能发现本地 AI 漏掉的问题，形成三重保险。
小结：
- 即使有完整的本地审查流程，仍然会引入外部AI评审作为第二道防线。GitHub上的Claude机器人和Cursor BugBot，经常能发现本地遗漏的问题。
- 流程也被彻底自动化：每次提交自动触发评审，问题多就生成修复计划，问题少就直接修。整个过程甚至不需要打开GitHub页面。
这种多层冗余，并不是因为不信任某一个模型，而是因为系统稳定性来自重叠校验，而不是单点完美。
代码的价值在贬值，注意力才是稀缺资源
在这个时代，代码本身越来越不值钱。你可以让 AI 生成一百个没人会读的测试文件，只为覆盖那些理论上存在的边缘情况；也可以让四个代理同时探索四种架构，哪怕其中三个注定被废弃。只要最终产品能跑，过程是否“优雅”根本不重要。真正值得保护的，是开发者的专注力。把重复、繁琐、易错的环节全部甩给 AI，人才能聚焦在真正需要判断和创意的地方——比如定义用户体验、设计系统边界、权衡技术取舍。
在这种模式下，代码本身不再是核心资产。它可以被重写、被替换、被智能体反复生成。真正重要的是规范、测试、经验沉淀和目标定义。
当AI可以连续工作、自动修错、自动验证，人类继续事无巨细地盯流程，反而成了系统的瓶颈。高效的做法，是把监督从“每一步”升级为“每一轮结果”。
最终，效率的上限不由模型决定，而由人类是否愿意放下控制欲决定。
实战效果：一人干出五人团队的产出
根据 Reddit 上 r/ClaudeCode 社区的反馈，采用这套方法的开发者普遍报告 3 到 5 倍的效率提升，尤其在代码审查和安全审计方面。
YouTube 上已有演示视频，展示单人如何以团队速度交付复杂功能。
GitHub 仓库里的 README 和 CLAUDE.md 提供了详细检查清单，Dan Shipper 在 Every.to 发布的《Compound Engineering: How Every Codes With Agents》更是深度拆解了内部工作流。
这一切都指向同一个结论：当 AI 不再是工具，而是具备完整工程能力的代理时，软件开发的生产力曲线将发生根本性偏移。
极客一语道破
虽然同类文章存在于Every、Hacker News与Reddit碎片讨论中，但系统性、可复现流程的文章不多，特别是标题强调了半年一恍惚，有点类似重入桃花源一样的恍如隔世。这种情绪价值能引起更多极客的认同和同感。
本文的独特性体现在三个层面：第一，真实半年演进视角，而非概念拼贴；第二，完整闭环工作流拆解，而不是单点工具评测；第三，对人类角色变化的现实判断，而非技术崇拜。
知识点关键词涉及： “Claude Code Compound Engineering workflow”、“Opus 4.5 Playwright testing”、“AI agent software development loop” 等