现在是 2026 年 4 月 15 日凌晨。
最近将 auth-mini 开发推进到了 0.2.0 版本。基本上已经可用了，也已经正式部署到了 https://auth.ntnl.io 上了，以后它就可以承载我们各种新系统的 Authenticate 功能了。
这个项目我全程都在用 Agentic Engineering 来开发的。
另外，SOAR 项目也在稳步推进中。SOAR 这个项目也是第一次曝光，这是资本持久战的项目名，部署在 https://soar.ntnl.io 上。欢迎大家去看看。
这个 SOAR 也是 Agentic Engineering 开发的。
这些全部都是 GPT-5.4 在开发的。前前后后应该烧了数十亿的 Token 了。我平均每天能烧 1-2 亿的 Token 了，最高的24小时能烧到 4.8 亿。
对我来说，更令人惊喜的发现是，我在每个任务中只需要一些极少的提示，就能让 AI 自然生长出很多细节，并且它们的质量也足够高了。
大概能达到 80% 的质量了。我认为这足够了。
它能够在我的提示下，自己主动完成 worktree 创建、基线测试、探索、开发、测试、提交 PR、解决审查问题、合并 PR、清理 worktree 这样一个工作闭环了。
不过，一定要注意，这个过程中仍然依赖 TDD 测试驱动开发。我们需要在 GitHub Repo 上设置好 CI / CD 流水线。
我觉得这个 Agentic Engineering 的开发模式，已经达到了一个非常不错的状态了。它的效率已经远远超过了传统开发了。
但是，我觉得这最多是一个 Senior SDE 大头兵，它现在已经不需要我作为 Mentor 在边上一直纠正了，但它还没有达到 Dev Team Leader 的水平。它还不能很好地去管理、规划、拆分任务。
真正的问题是，如何让 AI 来承载 Team Leader 的工作？
我们可以先从如何提升并发性来谈起。现在的 AI 开发，一个 Agent Session 通常包含 4-12 个 Tasks，要执行 1-2 小时，甚至更长时间了，时间长了甚至会遇到上下文自动压缩的问题，导致质量下降。它一个任务先改接口、再开发后端、再开发前端，这些都是串行的了。
如果我们能提升并发性的话，AI 就可以同时在多个任务上工作了，这样就能大大提升效率了。
不过很遗憾，OpenCode 的 Session 层之下无法支持这种操作。我们无法通过 Skill, Plugin 等方式来实现这件事，我们必须在 Session 层之上，开发一个调度系统来实现这个功能。
我们要将 OpenCode Session 作为一个基本单位来执行任务了。每个 Session 可以绑定一个 Task 来执行了。我们需要在 OpenCode Session 层之上，开发一个调度系统来管理这些 Session 的生命周期。
刚刚说的一个 Worktree + PR 的工作闭环，就是一个 Task Session。
但除此之外，我们在开始一个任务的时候，还是需要通过访谈澄清问题，然后拆分到若干 Tasks 上去的。这个访谈和拆分的过程也是一个 OpenCode Session，但是它不需要开 Worktree 也不需要开 PR，所以不是 Task Session。
我可以开个新的项目，叫做 AIM, Agentic Intelligence Manager，来专门做这个调度系统了。这是一个 AI-Native 的项目。它可以强制绑定 OpenCode + Git WorkTree + GitHub PR 这样的工作闭环了。
另外，我希望 AIM 的状态管理是通过一个 SQLite 数据库完成的。这个数据库不需要权限，它本质上就是一个文件而已。它的作用仅仅是在 Session 之间进行协调的，记录 Session 的状态、任务的状态、依赖关系等等。它不需要对外提供任何接口了。
AI 可以直接通过脚本来读写这个数据库，我不需要设计任何的 API，这些都是没必要的。我只需要定义这个 SQLite 的 schema 就好了。AI 可以直接通过 SQL 来操作这个数据库了。
甚至 Task Session 中间中断了，我也可以安排一个 AI 来自动再给这个 Task Session 推进一下 prompt 来让它继续执行下去。
这玩意应该不会很大，做完之后，我的日均 Token 消耗可能会提升到数十亿了，而我的日均产出也会提升到数十个 PR 了。
先试试吧，这个杠杆很重要了。
