努力拥抱AI中…1.项目拷打2.如果你要控制多个 agent，不论是 cursor、codex 还是别的工具，同时开多个的时候，你觉得会有什么问题存在？3.如果同时开 10 个、20 个，甚至更多 agent，你觉得会有什么问题？4.怎么管理它们？5.当 agent 做任务时，它不一定一次就做完，可能需要你反馈、确认、纠正。如果有十几个 agent，你怎么分配跟它们互动？6.如果要支撑这种场景，技术上应该实现哪些能力？7.你刚刚定义了 waiting、running、done 这些状态，那你觉得怎么去捕获一个 agent 的状态？8.现在像 codex 这种是独立程序，如果它没有 API，你怎么实现对它状态的获取？9.除了 hook，除了 skill 里做打点，还有什么其他方法吗？10.你有没有用过 skill 里面跑脚本这类能力？11.如果检测到 agent 一直没响应，或者卡住了，你会怎么处理？12.那是不是以后人只要对着调度器就好了？只需要做这套编排和管理？13.除了测试、复盘、对外解释结果之外，你觉得以后程序员还应该重点发力在哪些领域？怎么避免和 AI、和偏商务的人直接同质化竞争？14.你觉得有什么方法论，可以让大模型从一个非常庞大的上下文里，很精确地找到它真正需要的数据？15.你刚刚提到 RAG，这种方法在代码库场景里怎么落地？代码是怎么被切成片、变成可检索内容的？16.如果 RAG 找错了怎么办？17.Cursor、Claude Code、Codex 这类工具，面对几百万行代码、窗口又装不下的情况，这个问题怎么办？18.那你知道这些工具大概是怎么实现的吗？19.从原理上看，一种做法是先把用户提示词丢给模型，让模型决策后再搜索代码；另一种做法是先本地检索，再把结果给模型。各自有什么优缺点？