使用场景演练过滤AI架构冗余

在扩展开源AI代码治理工具aming-claw以支持并行多智能体开发时，AI建议了5个组件：消息队列、分布式锁、状态机服务、任务调度器、监控总线。但作者通过走查具体场景（依赖顺序、机器重启、错误顺序），发现只有3个组件真正需要，并暴露了一个AI完全遗漏的关键组件。

要点：

- AI倾向于提出看似合理但非必要的组件（如分布式锁、任务调度器、监控总线），实际场景中可用更轻量的栅栏令牌和事件自发布替代
- 通过三个场景走查，最终架构变为：有序消息队列、持久化任务状态表（非服务级）、栅栏令牌；新增批量回滚运行时（AI未提及）
- 核心方法三步：写一个具体场景 → 走查设计，每步问“系统这里需要什么” → 聚合必要组件，删除其余

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