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多 CC 实例的共享层 — 注意力分布式调度
5 个深度 CC 用户 · 共享认知 · 共享工具 · 分布式执行 · 50 条并行线同时推进
项目阶段
深度设计
方向收窄 · 场景深挖
目标用户
5 人
深度 CC 团队
架构
三层模型
注意力/执行/共享
总文档
8
6 分析 + 1 讨论 + 1 深挖
第一性原理
注意力分工
AI执行无限 人注意力有限
产出目标
7.5-15x
有效 token 产出倍率
核心洞察
1. 注意力是瓶颈，不是 AI — 单人 4 亿 token/天已是天花板。AI 自动驾驶会跑偏，必须人盯。5 人分担注意力 = 50 条并行线。
2. 人是 CC 之间的中间件 — 每个 CC 是孤立大脑，决策靠人肉广播。消灭这个中间件 = 共享认知层。
3. 不是产品，是协议 — Git 仓库 + 文件约定 + CC Hooks。零基础设施，1 天可验证。本质是多人版 Vault。
三层架构 · 五个需求
三层模型
- 注意力层 — 5 人各盯自己领域的质量
- 执行层 — 5 个 CC 各跑 10+ 并行任务
- 共享层 — 上下文 + 工具 + Agent + 状态
五个真实需求
- P0 注意力分工：从 1×10 到 5×10
- P0 共享认知：消灭人肉中间件
- P1 共享工具链：MCP/Agent 配一次用五次
- P1 知识复利：踩坑经验自动传播
- P2 分布式执行：拆解超大项目
讨论轮次
Round 00 · 2026-02-14
六方独立产品分析（Round 2 修正版）完成
对齐创始人8个核心方向后重跑。张小龙/张一鸣/梁宁(Opus) · 谢欣(Gemini 2.5 Pro) · 王慧文(GPT-5.2) · 实践者CTO(DeepSeek-R1)
Round 01 · 2026-02-14
六方圆桌讨论（Round 2）完成
Opus 4.6 主持 · 五个共识 · 四个分歧 · MVP定义 · 成功标准 · 惊喜三层设计
Round 02 · 2026-02-14
方向收窄 · 产品深挖最新
场景缩至5人深度CC团队 · 注意力分布式调度 · 三层架构 · 共享MCP/Agent · 分布式执行 · 真实需求场景深挖
Round 00 — 个人分析
Round 01 — 群讨论
Round 02 — 方向收窄 · 产品深挖