文章探讨了如何高效利用AI处理复杂任务，提出将大任务拆分为小任务并行执行的思路。通过设计分布式任务编排系统，用户能够更好地管理AI输出，避免信息混乱，提高效率。核心在于将AI视为项目经理，合理分配任务，实现快速、结构化的结果输出。

Vibe Coding利用AI生成代码，改变程序员的工作方式，使人类专注于复杂任务，简单工作交给AI。其架构不断演进，强调人机协作与上下文管理，使用时需注意文档更新和任务拆分，以提高效率和准确性。

认知负担是完成任务所需的脑力资源。高认知负担会降低主动性，使人们倾向于选择简单任务。通过拆分大任务、具象化抽象概念、建立认知框架和练习思考，可以有效降低认知负担，提高工作效率。

优化代码和流程能显著提升用户体验。应避免阻塞主线程，将长任务拆分为小任务，以缩短执行时间。优先处理关键任务，并使用scheduler.yield()提升网页性能。

本文分享了有效使用AI编码助手的技巧，强调将大问题拆分为小任务，以提高代码生成的质量和可控性。具体、清晰的描述有助于获得更好的输出。

AI 编程受限于上下文，但使用工具如 Cursor 可以提高效率。将复杂任务拆分为小任务并逐步实现，结合优化代码作为上下文，有助于完成大型项目。同时，项目文档也至关重要。

微服务架构旨在降低团队间的依赖和沟通成本，提高开发效率。若需求涉及多个微服务，需合理拆分任务并约定接口。若大多数需求跨服务，可能是微服务拆分不当，需重新评估。康威定律强调组织架构与系统架构的关系，设计时应考虑两者的协调。