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场景： 希望每次提交 PR 时自动获得 AI 审查意见，无需人工触发，审查结果直接作为 PR 评论发布。团队 review 周期从平均 4 小时缩短至 30 分钟。

场景： 历史遗留代码库缺乏测试，覆盖率不足 20%。重构前需要补全关键路径的测试，但手写测试耗时巨大。目标：用 Claude Code 自动生成测试，并自动运行、自动修复失败，直到覆盖率达标。

场景： 团队 PR 审查流程慢，单人审查容易遗漏安全漏洞和性能问题。希望用 Claude Code 的子代理机制，让三个专业 Agent 并行从不同维度审查代码，输出综合报告。

场景： 每日需要从内部管理后台（需要登录，无公开 API）抓取各区域销售数据，整理成固定格式的 Excel 报表发送给运营团队。原本需要 1 小时手工操作，目标压缩至 10 分钟全自动执行。

场景： 设计师交付了 300 张切图，文件名规则混乱（如 icon_home_v2_final_FINAL.png、btn-submit_copy2.png），需要按照项目命名规范重命名为 icon-home.png、btn-submit.png 格式。

从命令行手动管理到 Web 看板自动化调度，构建你自己的 Claude Code Manager。支持任务创建、需求自动拆分、并行执行、实时日志监控和一键合并。

基于胡渊鸣的实践经验，本文将其方法论拆解为可直接落地的 6 个阶段。每个阶段独立可用，按需逐步升级。

本文整理自 Meshy AI 创始人胡渊鸣（Ethan Hu）的公开分享，记录了他从单机 Cursor Agent 到 10 个 Claude Code 实例并行运行的完整进化路径。这是目前最系统、最具工程深度的 Agentic Coding 实践案例之一。