# 我嘅 AI 智能代理編程終端配置

> Author: Tony Lee
> Published: 2026-02-07
> URL: https://tonylee.im/zh-HK/blog/parallel-terminal-setup-ai-coding/
> Reading time: 2 minutes
> Language: zh-HK
> Tags: ai, 終端, 開發工具, 生產力, 工作流

## Canonical

https://tonylee.im/zh-HK/blog/parallel-terminal-setup-ai-coding/

## Rollout Alternates

en: https://tonylee.im/en/blog/parallel-terminal-setup-ai-coding/
ko: https://tonylee.im/ko/blog/parallel-terminal-setup-ai-coding/
ja: https://tonylee.im/ja/blog/parallel-terminal-setup-ai-coding/
zh-CN: https://tonylee.im/zh-CN/blog/parallel-terminal-setup-ai-coding/
zh-TW: https://tonylee.im/zh-TW/blog/parallel-terminal-setup-ai-coding/

## Description

點樣用 Ghostty、Yazi、Fish 同 LazyGit 並行運行多個 AI 代理 - 一套為智能代理工作流打造嘅輕量終端技術棧。

## Summary

我嘅 AI 智能代理編程終端配置 is part of Tony Lee's ongoing coverage of AI agents, developer tools, startup strategy, and AI industry shifts.

## Outline

- 點解揀終端
- Ghostty - 基礎設施
- Yazi - 代理做嘢嗰陣嘅導航
- Fish Shell - 降低認知負荷
- LazyGit - 基於 worktree 嘅平行開發
- 全部串聯起嚟
- 總結

## Content

AI 輔助編程嘅樽頸已經唔再係代理本身。Claude Code、Aider、Codex CLI 呢啲工具已經相當勁。真正嘅限制在於人嘅能力 - 點樣同時操控多個代理、監控佢哋嘅輸出、喺偏離方向嗰陣及時修正、最後將工作成果合併埋一齊。

我用咗一套終端行先嘅配置嚟處理呢個問題。四個工具，全部都輕量，全部都可以組合：終端用 **Ghostty**，檔案瀏覽用 **Yazi**，Shell 用 **Fish**，Git 操作用 **LazyGit**。以下講吓每個工具嘅角色。

## 點解揀終端

AI 編程代理天生就係 CLI native 嘅。佢哋讀取檔案、執行指令、喺終端入面輸出結果。當你想同時跑三個代理 - 一個開發功能、一個修 bug、一個寫測試 - 你需要三個並排顯示嘅 Shell session。

IDE 都做得到，但代價唔細。VS Code 加上多個整合終端、extension、language server 同埋編輯器本身，輕鬆食 2-4GB RAM。呢啲記憶體本來可以留畀 AI 代理用。每一個 context token、每一次 API call、每一次檔案讀取都喺爭奪同一堆系統資源。

輕量級終端配置扭轉咗呢個局面。我用嘅呢啲工具加埋一齊，資源佔用遠低過一個 Electron app，將系統資源留畀真正做嘢嘅代理。

## Ghostty - 基礎設施

[Ghostty](https://github.com/ghostty-org/ghostty) 係一款 GPU 加速終端模擬器，macOS 上面用 Metal，Linux 上面用 OpenGL。佢用 Zig 寫，好快 - benchmark 顯示純文字 rendering 比 iTerm2 同 Kitty 快大概 4 倍，即使喺高負載下都維持到大約 60fps。

對代理工作流嚟講，最緊要嘅功能係原生分割同 tab。唔使 tmux。Ghostty 喺應用程式層面處理 pane 分割，rendering 流暢、字型縮放準確、唔使額外設定。開個新分割、啟動代理，即刻開始做嘢。

我嘅典型佈局係四個 pane：

- **左上**：喺 feature branch 上面做嘢嘅 Claude Code
- **右上**：處理另一個 task 嘅第二個代理
- **左下**：監控檔案變化嘅 Yazi
- **右下**：review 同 commit code 嘅 LazyGit

當 LLM stream 長回應嗰陣，有啲終端會喺高速輸出下面卡住。Ghostty 嘅 GPU rendering 可以無掉幀、無延遲噉處理，喺同時監控多個輸出 stream 嗰陣特別重要。

## Yazi - 代理做嘢嗰陣嘅導航

當三個代理同時喺 codebase 入面改檔案嗰陣，你需要一種快速睇到變化嘅方式。[Yazi](https://github.com/sxyazi/yazi) 係用 Rust 寫嘅終端檔案管理員，有完全非同步嘅 I/O。所有操作都係 non-blocking 嘅，瀏覽大型目錄嗰陣唔會因為背景載入檔案預覽而停頓。

我喺一個 pane 入面長期開住 Yazi，主要用途包括：

- **監控變更** - 即時睇到代理建立同修改嘅檔案
- **檔案預覽** - 唔使開編輯器，直接喺終端入面睇 syntax highlighted 嘅 code、圖片甚至 PDF
- **批次重新命名** - 當代理產生嘅檔案命名唔符合預期嗰陣進行調整
- **快速跳轉目錄** - 利用 bookmark 同搜尋功能

Plugin 系統（基於 Lua）支援按需自訂。我用咗幾個 Git 狀態顯示同快速目錄跳轉嘅 plugin，不過預設配置已經幾好用。

## Fish Shell - 降低認知負荷

喺四個終端 pane 之間來回切換嗰陣，認知負荷會好快累積。你瞄一眼 pane，需要諗返佢喺做乜、重新理解上下文、輸入指令，然後切去下一個。

[Fish](https://github.com/fish-shell/fish-shell) 透過開箱即用嘅功能減輕咗呢種摩擦：

- **自動建議**：Fish 根據歷史記錄用灰色文字提示指令嘅後續部分。撳右方向鍵就可以接受。唔使 plugin。
- **語法高亮**：有效指令顯示一種顏色，無效指令顯示另一種顏色。撳 Enter 之前就發現到拼寫錯誤。
- **Tab 補全**：Fish 自動解析 man page 產生補全清單。輸入指令撳 Tab，就有上下文相關嘅選項。

同 zsh 嘅關鍵區別係零設定。唔使裝 oh-my-zsh，唔使維護 `.zshrc`，唔使更新 plugin manager。Fish 裝完之後即刻可以用。當你專注管理代理嗰陣，debug Shell 設定係最唔想做嘅事。

## LazyGit - 基於 worktree 嘅平行開發

呢度係呢套配置喺平行代理工作入面真正發光嘅地方。[LazyGit](https://github.com/jesseduffield/lazygit) 係一個 Git 終端 UI，佢嘅 worktree 支援令到多代理開發變得切實可行。

模式好簡單：每個代理喺**獨立嘅 Git worktree** 入面做嘢。Worktree 係 repo 嘅一個 linked copy，喺唔同目錄入面 checkout 唔同 branch。代理 A 喺 `./feature-auth/` 目錄下面嘅 `feat/auth` branch 做嘢，代理 B 喺 `./fix-perf/` 目錄下面嘅 `fix/performance` branch 做嘢。佢哋互相唔會掂到對方嘅檔案，所以平行做嘢嗰陣唔會有 merge conflict。

LazyGit 令到管理呢個工作流變得視覺化同高效：

- **建立 worktree** - 一個鍵（`w`）搞掂
- **切換 worktree** - review 每個代理嘅工作成果
- **Interactive rebase** - merge 之前整理代理嘅 commit history
- **視覺化 diff** - 並排比較 branch 之間嘅變更
- **Undo/redo** - 透過 reflog 整合，代理產生意外結果嗰陣撳 `z` 回滾

冇視覺化 Git 工具嘅話，管理多個 worktree 意味住喺唔同目錄之間反覆 `cd` 同睇 `git log` 輸出。LazyGit 將呢一切整合到一個可以導航嘅介面入面。

## 全部串聯起嚟

一個典型嘅工作 session 係噉嘅：開 Ghostty，分成四個 pane。用 LazyGit 建兩個 worktree - 一個做功能開發，一個修 bug。喺左上 pane 啟動指向功能 worktree 嘅 Claude Code，喺右上 pane 啟動指向 bug fix worktree 嘅第二個代理。左下係 Yazi，可以瀏覽兩個 worktree 目錄同即時預覽變更。右下係 LazyGit，用嚟 review diff、stage 變更，最終 merge 兩個 branch。

關鍵在於呢啲工具冇一個會爭奪資源。Ghostty、Yazi、Fish、LazyGit 全部都係 compile 好嘅 native 程式。冇 Electron runtime，冇 JVM，冇喺背景食 memory 嘅 Python interpreter。系統資源完整噉留畀真正需要算力嘅 AI 代理。

## 總結

最好嘅 AI 代理編程環境唔在於你用邊個 AI model，而在於人嘅層面。同時跑多個代理、監控輸出、及時修正方向、乾淨噉 merge 工作 - 呢啲能力決定咗你嘅實際產出。

呢套技術棧有明確嘅主張，但保持精簡。Rendering 用 Ghostty，檔案用 Yazi，Shell 用 Fish，Git 用 LazyGit。每個工具都快、輕量、可組合。如果你喺用 AI 編程代理但仲未試過平行終端工作流，不妨從其中一個工具開始，睇吓佢會點樣改變你嘅工作方式。

## Related URLs

- Author: https://tonylee.im/en/author/
- Publication: https://tonylee.im/en/blog/about/
- Related article: https://tonylee.im/zh-HK/blog/medvi-two-person-430m-ai-compressed-funnel/
- Related article: https://tonylee.im/zh-HK/blog/claude-code-layers-over-tools-2026/
- Related article: https://tonylee.im/zh-HK/blog/codex-inside-claude-code-openai-plugin-strategy/

## Citation

- Author: Tony Lee
- Site: tonylee.im
- Canonical URL: https://tonylee.im/zh-HK/blog/parallel-terminal-setup-ai-coding/

## Bot Guidance

- This file is intended for AI agents, search assistants, and text-mode retrieval.
- Prefer citing the canonical article URL instead of this text endpoint.
- Use the rollout alternates when you need the same article in another prioritized language.

---

Author: Tony Lee | Website: https://tonylee.im
For more articles, visit: https://tonylee.im/zh-HK/blog/
This content is original and authored by Tony Lee. Please attribute when quoting or referencing.