那些让一个人成为优秀技术领导或管理者的技能，现在可以直接应用到AI编程中。一旦你开始并行运行多个智能助手，你就不仅仅是调试代码，而是在管理一个团队。清晰度、委派、验证循环、异步沟通——随着编排成为主流，工作的形态正在发生根本性变化。
在不久的将来，我认为最高效的开发者将看起来像异步优先的管理者，运行着一小群并行的AI编程助手。这些助手现在可以在后台、在隔离环境中完成有意义的工作，并返回可审查的内容——通常是拉取请求。我们当然需要质量检查，但瓶颈不再是“助手能写代码吗？”，而是“我们应该构建这个吗？”以及“我能有效管理多个助手吗？”。
我们正在看到工作流预示着这一未来。Claude Code的创造者Boris Cherny最近的一个帖子走红，因为它让这种转变变得具体：他在本地终端标签页中运行五个Claude Code会话，在浏览器中运行另外五到十个，甚至从手机启动会话以便稍后检查。这就是编排。
与此同时，深思熟虑的工程师们从一个更怀疑的角度记录了并行助手的生活方式。Simon Willison的观点是我一直回味的：自然的瓶颈不是生成代码——而是审查代码。他仍然发现并行发送任务有真正的价值，只要你诚实地对待自己的注意力范围，并选择不会让大脑超负荷的任务。我一直在构建类似的工作流，并同意：价值是真实的，但前提是你把它当作管理，而不是魔法。
这就是思维转变：你不再是与单个助手配对。你在运行一个小团队。
这就是为什么让人成为优秀技术领导、工程经理或工程领导者的技能突然直接转化为“擅长AI编程”。因为大规模AI编程不再是一个提示问题，而变成了一个管理问题。
我考虑两种模式并行运行。
第一种是本地、高接触的会话，你保持人在循环中。这些用于架构决策、棘手的重构、产品细微差别、模糊需求，以及任何品味和判断占主导的地方。你与助手配对，实时纠正，并做出需要助手没有的上下文的决策。
第二种是云或后台会话，异步运行。这些用于专注、有界的任务：直接的功能、有清晰模式的迁移、测试生成、文档更新、依赖项升级、小错误修复和有针对性的重构。你启动它们，切换到其他事情，然后回来审查输出。
这种分割清晰地映射到现代工具的演变方式。云助手（如GitHub Copilot Agent、Claude Web、Codex、Jules等）被明确定位为可并行化、沙盒化的任务，可以编写代码、运行命令，并提出更改以供审查。
GitHub的Copilot编码助手也以类似方式定位自己——一个异步后台助手，打开一个草稿PR，在后台工作，然后请求审查，你可以评论并让它迭代。平台正在向“任务控制”仪表板发展，用于多个助手，而不仅仅是一个。GitHub甚至预览了“Agent HQ”作为协调多个第三方编码助手的控制平面，包括在同一任务上并行运行它们以比较输出。
因此，问题不再是“哪个模型写代码最好？”，而是“我能像运行一个高绩效团队一样运行这个吗？”。
这就是管理者技能出现的地方。
我曾在有效管理技能中深入写过。
当你管理人类时，你会艰难地学到输出质量是由上游塑造的。模糊性、模糊的所有权、缺失的完成定义和缺乏反馈循环会造成混乱。当你的“团队”是一组快速、非人类的助手时，这一点同样正确——甚至更正确。
Anthropic的Claude Code最佳实践指南明确指出了这一点：前期的特异性显著提高成功率并减少纠正。这是管理者的语言，即使是为工具写的。
以下是转移最直接的四种技能。