P5 · 去协调中间层
没有专职 SM——优先级铺排、人员安排，交给一个 Agent
协调成本本该被机制吃掉，而不是养一个人去做。整个流程跑成自动接力的 Loop：
问题登记→
问题处理→
发包
- 群里一句话 → bot 自动登记成需求单 #364
- 自动指派负责人（@jiangyy）、打优先级 / 类型标签
- 优先级铺排、人员安排全由 Agent 接管——没人传话、没人催进度
@MyAgent 一句话 → 自动登记 #364、指派、打标签，真实截图
P7 · 机制② · 流程固化成 Skill
my-pipeline 五阶段——AI 做机械的，人只做决策的
pickup → plan → implement → review → close，整条流程固化成一个 Skill，由 Agent 跑。
人只在 5 处决策点出现
① 类型不明 ② 图拉不到 ③ plan 拍板 ④ E2E 定方向 ⑤ MR 合不合。
其它（切分支 / 跑测试 / push / 开 MR / 关 issue / 清 label）AI 全包——别问"要不要 push"。
不是 PPT 画的——my-pipeline 5 阶段 × AI做/人做 真实流程图
P9 · 两种模式 · 按复杂度选
🚀 自动挡 vs 🧭 手动挡——按复杂度选
🚀 自动挡（GOAL）
简单任务：你说目标 → AI 全包 → 你验收，中间 2 次说话就完事。例 #1 历史会话排序。
🧭 手动挡（PIPELINE）
复杂 / 跨模块 / 要把控架构：走完整 5 阶段、介入 5+ 次，迭代痕迹完整留在 issue。例 #6 会话分析。
把开发者从机械流程里解放——是注意力分配的革命，不是技能的革命。
自动挡省 80% 注意力；用错挡代价两边都吃——真实对比
P11 · 产出形态 · 多任务并行实证
8 个 issue 同屏排队，多 worktree 真在并行
这不是渲染的概念图，是 Claude Code Agents 视图的真实一屏：
- 8 个 issue 各占一个独立 worktree（#184 / #210 / #318 / #221 …）
- 状态一屏可见：completed / working / await
- 串行等交接 → 并行同时推，这就是产能抬升的物理形态
Claude Code Agents 视图 · 8 个 issue 多 worktree 并行，真实截图
P12 · 下一步 · 已经在试点
把明确的活，交给 AI 程序员（Hermes + Codex）
探索 AI 程序员（对标 Devin）：把明确的需求、确定的 BUG 直接交给它——Hermes 编排 + Codex 写码，已经能自动跑到 review。
交给 AI 程序员：明确需求 · 确定 BUG · 重复改动（有标准答案的活）
留给人：规划 · 研究 · 架构判断 · 找最优解
执行白菜价，稀缺的是规划与研究——明确的活交给 AI 程序员，人只留在研究最优解上。
Hermes 编排 + Codex 写码——自动把 #355 做到 workflow::review（含分支 feature/f-355、commit、MR !405），真实截图