那个让我热血沸腾的下午
我至今还记得第一次看到 CCPM (https://github.com/automazeio/ccpm) 项目的那个下午。
看到这个项目 GitHub 上 4.7K 个 star，心想：妥了！
屏幕上，一行行命令被敲下，AI智能体（Agent）像一支训练有素的特种部队，自动分析需求、创建任务、并行处理开发……一切井然有序，充满了未来感。
我当时的感觉，就像是寻觅多年的屠龙刀终于现世。我激动地拍着大腿，告诉自己：就是它了，敏捷开发的终极答案！纯 AI 口喷代码要升级为自动化开发了！！！
我摩拳擦掌，立刻在自己的项目里部署了这套系统，准备大干一场。我幻想着，从此以后，我只需要提出需求，我的“AI军团”就会夜以继日地为我工作，交付完美的代码。
然而，我没高兴太久。两天后，一个残酷的现实几乎把我从云端拽回了地面。
踩坑实录：我的“AI军团”怎么成了一群“金鱼”？
一开始还算顺利，但很快，问题就一个接一个地冒了出来。
我让Claude Code 开发一个AI 小说编译器，一开始用 GPT-5 生成的 PRD（大家都说 GPT-5 计划能力比 Claude 强，适合做架构师），CCPM一顿输出，在 GitHub 项目里生成了一堆 Issue，开始生成一堆开发流的子代理开始深入开发，我发现每个开发流开发的代码都比较差强人意。
更要命的是，它们好像都患上了“短期失忆症”，记忆力跟金鱼差不多，只有7秒。
每一次启动一个子任务，它都得把所有的项目资料、代码规范、需求文档重新读一遍。
我感觉自己不像个运筹帷幄的指挥官，倒像个絮絮叨叨的老妈子，跟在一群健忘的机器人屁股后面，一遍遍重复着：“这是需求文档，拿去看！”，“这是代码规范，别忘了！”，“刚刚那个API是这么定义的，你倒是记一下啊！”
这种“失忆”的代价是巨大的。
那天，我怀着忐忑的心情点开了我的Token账单，心瞬间凉了半截。那串不断跳动的数字狠狠地告诉我：我的“AI军团”主要工作不是在写代码，而是在烧钱。
每一次“失忆”，都是一次昂贵得离谱的上下文重复加载。
我第一次对AI自动化的前景产生了怀疑。这条路，真的走得通吗？至少以这种方式，肯定走不通。
后面我查到，Claude Code 子代理（Sub-agent）与主代理的上下文不共享。为了完成任务，子代理需要反复查询和加载项目资料，导致上下文信息重复、混乱且极易丢失。
上下文的反复加载，使得每一次调用都成本高昂，让自动化流程在经济上变得不可行。
坑底的思考：问题不在AI，在“管理模式”
碰壁之后，我冷静了一下。我关掉IDE，开始复盘。
我问自己一个问题：如果这是一个真人团队，我会怎么管理？
我绝不会找来10个刚毕业的实习生，把他们关在一个会议室里，扔给他们一堆文档，然后说“你们开始干活吧，自由发挥”。那只会是一场灾难。
一个高效的团队，必然有清晰的层级和分工。
这时，我脑子里闪过一道光，瞬间想通了。
CCPM那一套并行模式，像什么呢？
虽然项目名称叫做 PM，但是它却像一个没有项目经理的“扁平化委员会”。每个AI Agent都是平等的成员，信息共享基本靠吼（反复读取公共资料），最终导致信息过载、责任不清、效率低下。
我真正需要的，应该是什么呢？
我需要一个“高效指挥部”！必须有一个唯一的项目经理（PM），他掌握所有信息和最终决策权。团队其他成员都是领域专家（前端、后端、测试等）。专家们接任务、做研究、写分析报告，然后把报告统一交给PM来整合和执行。专家不需要、也不应该知道项目的全部细节，那只会干扰他们的专业判断。
这个“指挥官-专家”模式，就是我找到的答案！我立刻为我的AI团队重新制定了铁律：
唯一的“指挥官”: 必须有一个主Agent，它独占所有“写”权限，是唯一的代码“操盘手”，手握最终代码库的写入权限。
专注的“专家们”: 其他所有子Agent，都降级为“研究员”和“规划师”。它们只负责思考和写文档（比如需求分析、技术方案），然后把报告交上来。它们不准碰代码。
这样一来，上下文永远是统一的，“指挥官”拥有最完整的记忆。Token成本也瞬间降低，因为不再需要反复加载那昂贵的基础信息了。
动手开干：打造我的“AI开发流水线”cc-devflow
有了新思路，我立刻开始敲代码。
这一次，我的目标不再是造一个更聪明的AI，而是设计一套更聪明的“工作流程”。我要让开发者真正成为指挥官，只需要下达一个命令，剩下的交给这条自动流水线。
我把它命名为cc-devflow。
它的核心，就是那套“指挥部”规矩，我把它变成了真实可用的代码：
一行命令的魔法：/flow-new
过去，启动一个复杂任务需要敲一连串命令。现在，你只需要在终端输入：/flow-new "REQ-123|用户下单支持"
这就像你走到AI项目经理“老王”的工位，把需求文档拍在他桌上说：“老王，这个需求你跟一下，从头到尾。” 简单、直接。
透明的进度条：/flow-status
项目开始后，你随时可以像老板一样，问一句：“老王，那事儿到哪一步了？”/flow-status REQ-100 --detailed
他会立刻给你一份清晰的进度报告，告诉你需求分析、任务拆解、编码、测试分别进行到哪个阶段了，绝不藏着掖着。
不怕掉线的安全感：/flow-restart
最让我安心的是这个功能。就算开发过程中电脑蓝屏了、网络断了，你都不用慌。回来后，只需对“老王”说一声：/flow-restart "REQ-100”
他就能立刻从上次中断的地方接着干，绝不会把做过的工作再做一遍，更不会忘记自己干到哪了。
当我终于用cc-devflow完整地跑通第一个需求，看着屏幕上自动弹出的GitHub Pull Request创建成功的通知时，我知道，我成功了。
我的新角色：从“码农”到AI“产品经理”
这次经历，彻底改变了我对未来工作的看法。我意识到，我的工作性质，可能永远地改变了。
我不再是那个埋头写每一行代码的人了。
我的价值，不再是“写得快不快”，而是“想得清不清楚”。我需要把需求定义得无比清晰，这样我的AI团队才能正确地理解和执行。
我大部分的时间，开始花在设计和优化.claude/agents/目录下的那些提示词（Prompt）和工作流程（SOP）上，就像在为我的AI员工们编写岗位说明书和培训手册。
我成为了我自己的AI团队的“产品经理”和“流程架构师”。
这并不可怕，相反，这很酷。它把我们从重复的、机械的体力劳动中解放出来，去做更具创造性和战略性的思考。你，准备好成为AI的管理者了吗？
写在最后：这不是终点，而是我们共同的起点
故事讲到这里，也该结尾了。
我把cc-devflow这个项目，连同我所有的思考和踩坑经验，都开源了。
GitHub链接：https://github.com/Dimon94/cc-devflow
因为我踩过的坑，不希望你再踩一遍。这条探索之路，我一个人走很辛苦，但如果有一群志同道合的人一起走，或许能走得更快、更远。
你可以通过下面这行简单的命令，立刻“认领”你自己的AI开发团队：npx tiged Dimon94/cc-devflow/.claude .claude
如果你对这个项目有任何想法，或者你也有自己的“踩坑故事”，都非常欢迎来GitHub的Issue里分享。cc-devflow不是一个完美的终点，而是我们共同探索AI协作新范式的起点。