很多人说用 AI 编程就该开 5 到 10 个窗口并行跑。Anthropic 的工程师也这么说。但我实际体验下来，发现这件事有一个前提条件，大多数人没提。 纯编程任务，并行确实容易。你事先把 Plan 写好，分成不同的 Worktree，在各个分支上让智能体跑测试、做开发。人的大脑负担其实不重——方向是你定的，执行是它干的，你只需要在它完成后看看结果。本质上你在做同一件事，只是拆成了多条并行流水线。 但如果你不是在编程，而是在几个没什么关联的会话之间切换——一个在写内容，一个在整理文件，一个在研究产品方案——一旦超过三个，我就完全应付不过来了。 区别在哪？编程并行是同一个认知上下文的多线程，切换成本几乎为零。非编程并行是多个不同认知上下文之间的跳转，每次切换都要重新加载一遍背景，这个开销是真实的脑力消耗。 所以"开 10 个窗口"这个建议，对程序员管用，对非纯编程的工作者，可能是个坑。
