如果已经在同时使用几个 AI 编程会话，可能遇到过这种情况：一个在修 Bug，一个在跑测试，一个在处理 Review。 模型都在工作，但你得不停切换窗口、补… · @sitinme · TwKit

@sitinme

如果已经在同时使用几个 AI 编程会话，可能遇到过这种情况：一个在修 Bug，一个在跑测试，一个在处理 Review。 模型都在工作，但你得不停切换窗口、补充上下文、判断谁卡住了，还要把群里的新需求搬进正确的会话。 AI 可以并行干活，人却逐渐成了调度员。 DeepSeek Harness 团队公开的 dsh-superagent-prototype，瞄准的正是这个问题。 它希望把 Agent 放进团队原本就在使用的 GitHub 和飞书，让任务在事件中产生、在后台推进，再把结果送回原来的讨论。 比如有人在 GitHub 提了 Issue，或者在飞书里提出一个明确的修改需求，系统会先判断权限和任务范围，再交给独立的 Worker 执行。 修完之后可以提交 PR，后续有人提 Review 意见，也能继续跟进，不用每次都把上下文重新复制给 AI。 整个架构采用 Router + Worker 的模式。Router 负责接收消息、判断任务和调度，Worker 专心写代码、修问题、跑测试。 每个任务都有独立的执行会话和目录，还支持并行处理、异常恢复和 Web 面板查看状态。 人需要关注的是需求、决策和验收，而不是每个会话的内部状态。

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