简介
大多数人用 AI 写代码，还是串行模式：等一个 Agent 跑完，review，再让下一个改。这等于把 AI 当单核 CPU 用。
结论先说：用 Git Worktree 给每个 AI 开独立的 workspace，并行跑多个 Agent，互不干扰，最后统一 merge。这是目前成本最低、配置最简单的多 AI 并行方案——不需要任何额外工具，Git 原生支持，今天就能用。
本文覆盖：完整工作流、任务拆分原则、三个必踩的坑，以及什么情况下这个方案反而是负担。
为什么不直接多开几个终端？
很多人的第一反应是：多开几个 terminal，每个 terminal 里跑一个 Claude Code，指向同一个项目目录。
这会出问题。
文件竞争：两个 Agent 同时改 src/api/user.ts，后写入的直接覆盖前一个的修改，没有任何冲突提示。
中间状态污染：Agent A 改了一半的 schema.prisma，Agent B 读到的是破损的 schema，接着在错误的基础上继续生成代码。这种问题排查成本极高，因为错误是在 Agent B 的输出里，但根源在 Agent A。
工具链冲突：pnpm install 同时跑两次，node_modules 会损坏。TypeScript language server 同时被两个进程占用，各种奇怪的类型错误随机出现。
根本原因是：同一个 working directory 本质上是共享状态，不是并发安全的。
Git Worktree 的本质
Git Worktree 解决的就是这个问题。
一句话描述：同一个 .git 仓库，挂载多个独立的文件目录，每个目录对应一个独立的 branch。
my-project/ ← 主 worktree（main branch）
.git/ ← 唯一的 object store，所有 worktree 共享
src/
...
../my-project-auth/ ← worktree 1（feat/auth branch）
src/
...
../my-project-dash/ ← worktree 2（feat/dashboard branch）
src/
...
和 git clone 的本质区别： 会复制整个 目录，磁盘占用翻倍，branch 之间相互独立没有感知。Worktree 共享同一个 object store，磁盘开销几乎可以忽略（只有 working directory 的文件是独立的），并且所有 worktree 的 branch 状态对主仓库完全可见。