现在的 coding agent 如何做复杂项目？

我也抛砖引玉分享一下我的思考：

AI 编程很强大，处理任务的能力很强，但是：

1. 提示词要干净，注意力才会集中，效率才会高

2. 上下文一旦边长了就会信息失真，幻觉之类的

3. 复杂项目往往需要跨很多模块，才能确保某个任务的上下文是完整的

这就导致了 AI 做复杂任务的时候很容易漏这漏那，需要人类花精力给 AI 产出擦屁股

我突然意识到，这投射到没有 AI 的社会组织运作的形式是一样的

试想一下，你有一个想干的复杂的活儿，还有条件请到一堆大佬来帮忙

但是这些大佬:

1. 需要你得把要求说清楚，要不然他也没办法把活儿干好

2. 他们精力有限，活儿干多了，疲劳了，就掉链子了

3. 无法短时间内理解你到底在想啥（没你想的那么多）

请问此时，该怎么办？

理论上：

1. 把任务拆细了，越细越好

2. 拆地很细很细后，就可以分配给大佬，他既不需要知道太多，又能保证清晰地知道自己要干啥，就麻溜的把活儿干好了。

3. 循环系统：分配任务给每一个大佬，谁先干，谁后干，干了生成，生成了再拆任务，拆了任务再分，分了再干……

我觉得这不是 AI 的能力强弱问题，这是一个管理问题，管理事情怎么推进，任务怎么拆解生成，拆解后怎么分配。

也许如果搓一个 AI 自动开发工具，可以考虑这个方向（我正在手搓中）

从需求分析，到功能设计，到原型，到技术方案，到开发，到测试，到部署，到后续运维

每一个环节都拆、分发多 agent 执行。