该文章出自个人开发的ccpanes的多agent多终端派工实践。 
结论先行，worktree不是通用解，至少在headless coding的情况下，大多数情况下使用它只会增加项目的复杂度以及消耗多余的token。 
给每个 AI worker 一个独立 worktree，在直觉上是无懈可击的。 

文件系统级隔离，worker 之间物理上碰不到；
每个 worker 有自己的分支，产出天然成 PR；
主树干净，用户随时能在上面继续干活。

几乎所有 headless coding 编排方案（包括我早期的 plantoworktree / fanout-compare skill）都把它当默认项。 
其根本的逻辑是：并行写同一棵树 = 冲突，冲突 = 灾难，所以隔离。 
但是事实上，效果非常差。 
因为隔离不是免费的。ai的算力可以是无穷的，而人的注意力是有限的。根据木桶效应，你的注意力...