你可能已经习惯了一个 Claude Code 代理吭哧吭哧干活的样子：你发一条指令，它改一个文件，你等它跑完，再发下一条。
这不叫效率，这叫单线程。
最近有个叫 /batch 的命令在圈子里传开了。它的逻辑很简单：你给一个大的开发任务，它自动拆成独立子任务，然后同时拉起最多 30 个 AI 代理并行执行。
你没看错，30 个。
为什么这事值得你拍大腿
单个 AI 代理跑复杂任务时，最让人抓狂的是什么？是排队。
你先让它改前端，等它改完，再让它写后端，再等，再让它跑测试，再等。一个代理干完了才能干下一个，整个流程就像只有一个厨师的餐厅，你点了四个菜，他得一道一道做。
而 /batch 做的事情是：把菜单拆开，同时开 30 个灶。
有人做过对比：单个代理串行处理前端、后端、测试、部署，慢得让人想砸键盘。而 30 个代理并行干活？“完全是另一个游戏。”
下面就来实操一把
首先我给他一个迁移代码的复杂任务，把项目里面的组件代码从js迁移成ts
然后就是他寻常的几步：搜索，读文件，执行动作
很快claude code就梳理完成制定了计划
仔细的你肯定注意到了claude code把这个任务分成了12个小任务，并且提示你开启12个agent来开始干活。
/batch 不会一股脑把 30 个代理全丢出去然后告诉你“等着吧”。它先给你看执行计划。
就像打仗前先摊开地图告诉你：哪几路进攻、谁负责什么、什么时候汇合。你确认了这个计划，它才开始并行执行。
选择yes
claude code就分配了12个agent，把他们配合起来一起做任务
每个任务左边都有一个闪烁的橘黄色的园的小圈，当又agent完成了，就把远点变成了绿色的勾
我以为这个活会让claude code干至少1个小时，结果出乎我意料，10分钟不到就干完了
真正让 /batch 有价值的地方在于：这些代理是在共享上下文的前提下并行工作的。
这意味着它们不是各自为政的孤岛，前端代理改了接口，后端代理能感知到；测试代理发现的问题，负责修复的那个代理能看到。
这才是“并行”的真正意义——不是把任务切碎丢掉，而是让多个执行者围绕着同一个目标、同一份上下文同时推进。
这种感觉上的变化，比任何参数提升都更有冲击力。
以前用 AI 代理，你的角色是监工：发指令、等结果、检查、发下一条。你的时间被切割成无数个“等待间隙”。
现在用 /batch，你的角色变成了审批者：看计划、确认、然后等着一堆代理同时交活。
等待时间不是消失了，而是被压缩了。原本串行的 30 分钟，可能变成并行的 5 分钟。你从“等一个代理跑完再等下一个”变成了“看它们一起跑完”。
30 个代理并行听起来很唬人，但它不是魔法。它解决的是一个朴素的问题：你的任务可以拆，为什么你的工具不能并行？
Claude Code 的 /batch 命令给出的答案是：能拆就拆，能并行就并行。 它没让 AI 变得更聪明，但它让 AI 变得更快了。
