Combining Strategic Cutover Docs with Tactical Headless Orchestrators
缺口：戰略協調有了，戰術執行還在手動驅動 上一篇講了一份 CUTOVER.md 怎麼當跨 session、跨 repo 的控制平面 — 用 8 個 pattern 解決「AI agent 有遺忘症、任務卻沒結束」的協調問題。那套機制解的是戰略層：哪些高階決策被做過、哪個方案被否決、誰改完了等誰配合。 但它有個明顯缺口。Cutover doc 追蹤的是「高階任務」這個粒度 — 例如「後端 dual-write regression 要修」是一個 row。可是這個 row 底下，真正的執行還是我一個 session、一個 session 手動驅動：開 session、貼 pickup prompt、看它跑、它卡住我再 nudge、跑完我再回來 push doc。 換句話說，戰略層自動化了（doc 自己會被各 session pickup），但每個高階任務內部的戰術 loop — 寫測試、跑、看結果、修、再跑 — 還是人在當 orchestrator。 Anthropic 自家在 Building effective agents 這篇 engineering 文章裡定義過一個叫 orchestrator-workers（orchestrator–工人 pattern — 一個中央 LLM 動態拆解任務、派發給 worker LLM、再彙總結果）的工作流：原文寫「a central LLM dynamically breaks down tasks, delegates them to worker LLMs, and synthesizes their results」。配上 Claude Code 的 subagents（子代理 — 由主 agent spawn 的獨立 agent，每個都有自己 isolated context window）跟 headless mode（非互動模式 — 用 claude -p 把 prompt 餵進去、跑完吐結果，不開互動對話），就能補上 cutover doc 的戰術缺口 — 也就是「單一高階任務底下，怎麼讓 AI 自己跑數小時的 autonomous loop（自主迴圈 — 不需要人在中間 nudge，loop 自己 plan / execute / evaluate 直到條件達成）而不撞牆」。 ...