一个指令并行改完200个文件！AI批量编程进入流水线时代

你有没有遇到过这种情况——要给整个代码库批量改名，或者把 200 个 React class 组件全部升级成 function 组件？

一个一个改，改到怀疑人生。

batch-orchestration 这个 Skill 解决的就是这个问题——它把「大规模变更」变成了一场并行流水线作业。

核心逻辑很优雅：

/batch 把所有 class 组件迁移成 function 组件

就这么一句指令，背后跑的是五步流程：

1. Research：扫描全库，找到所有匹配目标
2. Decompose：拆成 5-30 个独立变更单元
3. Plan Approval：列出清单，等你确认
4. Execute：每个单元在独立 git worktree 里启动一个后台 agent，并行执行
5. Collect：每个 agent 跑测试、开 PR

每个 worktree 完全隔离，不存在冲突。18 个组件同时在改，总耗时从「18 × 单个时间」变成「单个时间 + 开销」——理论上可以快十几倍。

为什么这件事值得专门做成一个 Skill？

因为在 2026 年，AI 编程已经从「一个 agent 干所有事」进化到「多 agent 协作分工」。Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex、Vercel 的 Skills CLI，都在往这个方向走——不是让一个 AI 更强，而是让一群 AI 同时开工。

Git worktree 的隔离机制解决了一个根本问题：多个 AI 同时改同一份代码会打架，而 worktree 让每个 agent 感知不到彼此的存在，各自安安静静干活。

这个 Skill 适合谁？

• 正在做技术债务清理的团队
• 需要批量升级依赖/框架版本的前端/后端工程师
• 任何被「10+ 文件同类变更」折磨过的人

安装方式：

npx skills add rohitg00/pro-workflow --skill batch-orchestration -g -y

装好后，直接在 Claude Code 里打 /batch 就行。

GitHub：https://github.com/rohitg00/pro-workflow

GitHub: https://github.com/rohitg00/pro-workflow