AI 把活干完了，累的却是我——你是那个「主控人」

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有那么一阵子，我桌上常年开着四五个项目的窗口，每个窗口里还并行着不同的任务。Dock 上的红点、终端标签里的小铃铛此起彼伏地亮——这个 AI 跑完一段在等我，那个 AI 有个方案要我拍板。我就在它们之间来回切。活其实干得挺漂亮，一天下来 AI 交出来的东西又多又快。可奇怪的是，累的是我。不是手酸眼花那种累，是脑子被榨干的那种。

我是谁：主控 agent 后面的「主控人」

我前面几篇一直在讲「主控 agent」——让一个 opus 统揽全局、派活、复核。写到这篇我才回过味来：说穿了，我自己就是那些主控 agent 后面的「主控人」。

为什么会同时开这么多？因为一个项目交给 AI 之后，AI 在那儿跑，人是有等待时间的。空着也是空着，那就再起一个项目。于是一个变两个、两个变四五个。每个 AI 窗口只管它自己那一摊，但人为了把多个项目同时往前推，就得同时装着所有这些摊子。

结果是，AI 的上下文打满了，人的上下文也同时打满。这特别像操作系统里 CPU 的时间片——一个核轮流给好几个进程干活，靠飞快地切换，制造出「同时在跑」的样子。只不过这回那个被切来切去的核，是我的脑子。

累的根：从「写」变成了「审 + 切」

所以这份累，根上是工作从「写」变成了「审 + 切」。

以前我自己一行行写代码，再难，也是一条连贯的思路顺下去。现在不一样：我是在派活、盯着、复核、做决策，而且要在好几个业务、规范、技术栈全然不同的项目之间高速切换。这个窗口在写 React，那个在调 Python，规矩都不一样，切过去之前，得先把脑子里那套上下文整个换掉。

AI 产出的代码，老实讲我也不可能逐行盯——量太大，看不过来，我索性不去时时盯它。但有两类东西，我是一定要亲自过的：一类是方案和设计，这是大方向，方向错了，后面大概率要返工；另一类是涉及资源访问的确认，这碰到的是安全，更不能含糊。这两类，再累也得自己看。

过载会怎样，又怎么扛

开多了，过载是真会发生的。最直接的表现就是脑子不够使：切到某个终端，我得先愣一下——这是哪个项目来着？我刚让它干嘛来着？有时还得回想一会儿才接得上。最糗的一次，我把本该回给 A 窗口的话，回到了 B 窗口里，那个 B 的 AI 一脸懵：「你在说什么？」我只好跟它道个歉「对不起，我说错了」，再回头去好好看它的问题。（好在这种串台一般很快就露馅——AI 卡住了会停下来问你。）

扛住它，我主要靠两件事。

一是靠机制替我减负。我做 PDLC 那套文档驱动、层层 review，最初是为了应对 AI 的不确定性，但它顺带也省了我的能耗——前面把方向定对了，后面就不至于错得离谱；而纠正一个已经跑偏的产出，花的体力和成本，要比一开始就做对大得多。

二是靠人主动降速。遇到特别烧脑、要想清楚方向、要做决策的地方，我会刻意放慢，先把这一个专注做利索，再切去别的。该停的时候，给自己留一点喘息。这种时候，「慢」反而是「快」。

至于认窗口，我会把终端标签改成一眼能认出来的名字，但说实话，大部分时候我还是靠它在屏幕上的位置记的。

一笔诚实的账：极限 5 个，平衡 3 个

这账到底划不划算？得分两面看。

硬收益是实打实的：很多以前我自己短板、根本不敢碰的领域，现在可以大胆去试；一个人能带着一支不同角色的 AI 团队，把效率拉高十几倍，能做的事比过去多太多。这部分，账面上是大赚的。

代价就是人累。一开始我有点想挑战自己的极限，能多开就多开，冲到过同时 5 个项目——那就是我的上限了，再多，脑子真的接不住。后来慢慢往回收，收敛到同时做 3 个左右不同类型的项目。这个数，才是能长期跑下去的平衡点。

完全交给 AI？还不现实

肯定有人会说：你那是不会用，真高手早把流程自动化了，根本不用盯。我也确实听过这种说法——「都交给 AI，让它一路跑下去不就完了？」

我自己试下来，不是这样。把 AI 用好，背后还是要有经验、要细心、要能在关键问题上替它做决策。完全撒手不管、让它自己一路跑到底，以现在的状况，还不太现实。

当然，这说的是「现在」。哪天 AI 真能完全自主了，到那时会发生什么，我也说不好。但至少今天，坐在这一堆窗口后面、又累又上头的那个人，还是绕不开。

如果你也是那个「主控人」，欢迎在评论区说说，你的极限是几个。