今天我做了一个很慎重的决定：在另一台 Mac 上，从 0 开始重新构建图书项目平台系统。
这意味着，这一次开发可能还要再花 2 到 3 周。第一台 Mac 上的系统，其实再过 3 到 5 天左右，可能就能把测试跑完并准备上线。但我越接近那个节点，心里越慌。
不是因为我不是程序员出身，而是我始终没有感觉自己在灵活运用这套流程。等待时间太长，实现步骤又太繁琐，整个项目虽然在往前走，但并不在我的可控和驾驭范围里。
我决定重开，不是为了证明旧系统不行，而是因为我需要一套自己能理解、能驾驭、能长期复用的 AI 开发流程。
让我慌张的不是代码，而是自己一直在传话
之前我看 B 站博主珍妮的视频时，听到过一个很有启发的做法：同一个项目里可以让多个对话同时并发，也可以设置一个项目经理。你只要和项目经理沟通，他再把任务分发给其他对话，并行推进开发和测试。
其实在 GPT 5.6 还没出来、我还在用 5.5 的时候，我就开始尝试多对话并发了。确实可以和某一个对话交流，再让它调动其他对话去处理并发任务。
但总体上还是太复杂。第一，我没有经历过大型项目的成熟开发流程；第二，使用 Codex 开发大项目的流程，在我手上还没有真正固定下来。于是我一直在 GPT 和 Codex 之间来回传话，很像我之前发过的一张图：一个猿人夹在两个西装革履的智人之间传话，而我就在负责把信息一遍遍搬过去。
问题是，整个流程最后只剩下等。哪怕我开了目标模式，时间也已经接近一个星期。以前的图书项目系统烟测记录里，我也写过项目主体完成后还要继续经历自动化测试和烟测；系统能跑，不等于我已经掌握了它的推进方式。
这次重构的主架构：我只管理目标
今天我和 GPT 聊了很久，最后得到了一套可以复用的大型项目开发体系。它不是多开几个聊天窗口那么简单，而是把角色、任务和验收关系重新排好。
- 我：作为产品负责人，只判断方向、提出目标、完成阶段验收。
- CTO：分析需求会影响哪些模块，建立项目规则、架构边界和实施阶段。
- Tech Lead：把阶段目标拆成开发任务，组织编码、Review、Merge 和测试。
- Subagent：在明确边界内处理具体模块，并行推进开发、测试和修复。
所以我会在另一台电脑上重新开一套同样的图书项目流程，但完全按新体系来做。我只跟项目经理用人话交谈，剩下的不再自己搬运。CTO 再和下面的开发经理交流，开发经理继续往下安排子流程任务。
如果这套体系建立成功，我真正需要关注的只有两件事：产品方向是否正确，以及每个阶段验收是否通过。
旧内容不是推翻，而是放到正确的位置
之前我一直在讲 CTO、Tech Lead 和 Subagent 的分工。这些内容现在依然成立，只是它们不再是文章的开头，而是这次重构真正要落地的副内容。
CTO 不应该听到一句“增加供书商统计页面”就直接改代码。他需要先判断数据库、API、权限、订单、财务结算和旧数据兼容会不会受到影响。Tech Lead 再把确认后的阶段拆成 Supplier、Finance、QA 等任务，交给不同的 Subagent 并行处理。
我也不会急着让 Tech Lead 带着一堆子任务开跑。Git 怎么提交、代码怎么 Review、数据库怎么改、Bug 怎么登记、版本怎么上线、出了问题怎么回滚，这些制度要先建立起来。否则 AI 越多、速度越快，项目越可能失控。
我学的依旧不是代码，而是怎么运用
我对这套新体系感兴趣，恰好现在图书系统还在开发中，而 200 美刀的额度在完全归用的情况下还有 4 次重置次数。所以我愿意再用一台电脑、再花一段时间，把这套流程从头跑一遍。
我学的依旧不是某一门代码，也不是某个功能到底怎么实现，而是如何更轻松、更方便地运用 AI 工具，实现最终目标。对于一人公司来说，真正难的不是让 AI 写出第一段代码，而是让不同任务可以持续交接、被验证、被复用。
如果你刚开始接触这类工具，可以先看看零基础从想法到上线的 AI 建站流程。我自己的体会是：先把流程跑通，再谈规模；先把一个需求交付出来，再把它沉淀成可以反复调用的方法。
给自己创造一个生产环境
很多人说，没有生产环境，学 AI 会很难受。我现在越来越觉得，生产环境也可以自己创造。先开一个正版会员，强迫自己把每周额度尽量用完，你一定会有成长。
因为当你第二次跟 AI 安排重复的任务，你就会自然觉得重复再发一遍提示词很傻，于是会开始和它对话。它也会告诉你什么是 Skill，什么是脚本，什么事情应该被沉淀成固定流程。
包括你看到同行做了什么、感觉很厉害、但自己没做过的事情，直接发给 AI，它会告诉你如何实现同样的能力。
我突然想起 2020 年在苏州石湖桥上反复念叨的一句话，也是倪叶明老师课程里的一句话：你首先得看得到如何年入百万，才有可能做得到年入百万。这里说的不是承诺结果，而是很多事情要先看见真实路径，才知道自己下一步该学什么、该试什么。
随着 AI 的高频使用，我们的知识面未必会无限变广，但对 AI 的运用能力一定会越来越强。你会慢慢知道，什么时候该继续对话，什么时候该拆成任务，什么时候应该做成 Skill 或脚本。
我想要的不是让 AI 替我做完所有事，而是逐步建立一套自己能看懂、能控制、能长期使用的工作体系。
图书 ERP 这次重新开局，最后跑出来的也许不只是一个系统，更应该是一套以后做任何复杂项目都能复用的开发方法。