四個終端、四個 AI 工人、一份凍結的介面

情境: 面試後我發現題庫系統缺 Agent 管線與檢索層。要補的東西橫跨資料層、管線、產品面三個階段，一個對話視窗做不完。
做法: 我當排程器：先寫好一份凍結的介面文件與檔案所有權表，開四個 git worktree、四個獨立的 Claude Code 對話，各自只准改自己擁有的檔案；發現介面有問題不准自行修改，要寫進 questions-wsX.md，由另一個「整合者」對話統一裁決、再把裁決編號回發給各工人；整合者在 integ/stage-n 分支試合併跑全測試，通過才進 main。三個階段各跑一輪。
結果: 4 天、168 個 commit、16 次合併、90 條介面裁決留檔；測試從 268 項長到 1,403 項。其中一條裁決（S3-R29）是我把用錯樣本校準出來的閾值 0.92 照實測下修到 0.90、全部重錄。量測的重點不是讓數字好看，是錯了看得見。
邊界: 同一套方法我也用在畢業專題的簡報上：用 AI 代理批次產出八個版本、跑文字覆蓋率（766/766）與模板保真度檢查（fail 27 → 0），最後在 PowerPoint 手工定稿 46 頁。腳本是 AI 生成的，我負責的是協定、驗收與最後那雙手，所以我不會說「我寫了簡報產生器」。