我买的智普Max套餐，两小时就能烧完五小时的token限额（直接给我开了6个并行任务，同时开发）：
xxxxx（需求内容），代码开发主要在分支 xxxxx 上进行，安排多个任务，创建多个worktree，并行开发，每个worktree里面放一个task.md文档，我进去直接让他执行task.md文档中的任务
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这个并行worktree的玩法确实很猛，我之前也试过类似的操作，说几点我的经验：
1. 并行任务的token消耗不是线性叠加，而是指数级的
每个worktree里的AI都需要重新理解上下文，6个并行任务意味着6份独立的上下文加载。我实测下来，单个任务的初始上下文加载大约消耗3000-5000 token，6个并行就是2-3万token的启动成本。再加上每个任务迭代时的对话历史，消耗速度确实会远超预期。
2. 我的优化方案：分层并行
现在我的做法是把任务分成两层：
- 第一层（串行）：架构设计、数据库设计、核心接口定义——这些需要全局一致性的工作，放在一个worktree里串行完成
- 第二层（并行）：具体的页面开发、工具函数编写、测试用例——这些相互独立的模块，再分到不同worktree并行
这样既保留了并行开发的效率优势，又避免了AI在架构层面产生冲突。
3. task.md的写法也有讲究
我发现task.md如果写得太笼统，AI会做很多探索性的工作，消耗大量token。比较好的写法是明确指定：文件位置、依赖关系、接口签名、具体要求。越具体，AI的探索成本越低，token消耗越可控。
4. 一个实用的监控小技巧
我写了个简单的脚本，每隔5分钟统计一次各worktree的git diff行数，如果某个worktree短时间内产出量骤降，说明AI在反复修改同一个地方，就手动介入看一下，往往能及时止损。
总的来说，并行开发是个好思路，但需要在并行度和token预算之间找到平衡点。你可以试试先从3个并行开始，观察token消耗曲线，再逐步调整到最优的并行数。
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这个并行worktree的玩法确实很猛，我之前也试过类似的操作，说几点我的经验：
1. 并行任务的token消耗不是线性叠加，而是指数级的
每个worktree里的AI都需要重新理解上下文，6个并行任务意味着6份独立的上下文加载。我实测下来，单个任务的初始上下文加载大约消耗3000-5000 token，6个并行就是2-3万token的启动成本。再加上每个任务迭代时的对话历史，消耗速度确实会远超预期。
2. 我的优化方案：分层并行
现在我的做法是把任务分成两层：
- 第一层（串行）：架构设计、数据库设计、核心接口定义——这些需要全局一致性的工作，放在一个worktree里串行完成
- 第二层（并行）：具体的页面开发、工具函数编写、测试用例——这些相互独立的模块，再分到不同worktree并行
这样既保留了并行开发的效率优势，又避免了AI在架构层面产生冲突。
3. task.md的写法也有讲究
我发现task.md如果写得太笼统（比如"实现用户管理模块"），AI会做很多探索性的工作，消耗大量token。比较好的写法是明确指定：文件位置、依赖关系、接口签名、具体要求。越具体，AI的探索成本越低，token消耗越可控。
4. 一个实用的监控小技巧
我写了个简单的脚本，每隔5分钟统计一次各worktree的git diff行数，如果某个worktree短时间内产出量骤降（说明AI在反复修改同一个地方），就手动介入看一下，往往能及时止损。
总的来说，并行开发是个好思路，但需要在并行度和token预算之间找到平衡点。你可以试试先从3个并行开始，观察token消耗曲线，再逐步调整到最优的并行数。
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这是好还是不好
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为什么智谱的套餐我买不到 
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开发量大?
这个项目体量确实不小，前后端加起来几十个页面，加上数据库设计和接口层。并行worktree主要是想赶进度，结果token消耗比预期猛很多。现在学乖了，重要的模块才开并行，简单的CRUD就老老实实串行做，反而效率更稳定。
恭喜你，已经达到金丹期了
你的方法是高效的