最近大家都在感慨：“Code is cheap，Markdown 才是新时代的源代码。”
我就想，传统的基于源代码的 Open Source 协作方式显然已经不太奏效了。因为源代码相当于是新时代的 Binary，围绕程序生成出来的东西该怎么协作？
我感受到最明显的痛点是代码 Review 的瘫痪。
写代码的时候，Claude/Codex “一把梭”又快又稳；Review 的时候，一个 PR 动辄大几千行，根本没法看。Reviewer 往往只能硬着头皮让 AI 检查一遍，再把结果复制粘贴回去交差。
既然传统的代码协作已经走不通，要解决这个问题，多人协作的基础就必须回到真正的源头——也就是 Prompt。
我们不妨把这个流派叫作 Open Prompt。
而且这套工作流实现起来并不复杂，也不需要发明什么全新的平台。GitHub、PR、Comment、CI、Agent 这些基础设施其实都已经现成了，真正要变的只是使用方式：不再把 PR 当成“展示最终结果”的地方，而是当成“公开协作生成过程”的地方。
PR 的重构：从“检视结果”到“协作生成”
在 Open Prompt 的范式下，PR 不再是开发完成后的检视窗口，而是一个实时协作的“在线工作台”。
具体的工作流会变成这样：
空 PR 启动：我们不再从本地秘密开发开始，而是直接先开一个公开的空 PR。
公开的 Agent 会话：在 PR 页面通过 Comment 指挥 Coding Agent 写代码。每个 PR 背后都绑定着一个长期的 Agent Session，Agent 读取指令、修改代码并自动推送到当前分支。Agent 的输出、试错和代码变更都在评论区全公开。
过程即代码：写得差不多了就把 Reviewer 拉进来。Reviewer 看到的不只是 Diff，更是整个生成代码的过程。
这里的实现甚至可以很朴素：随便找个地方跑一个长期运行的 Coding Agent Session，让它不断处理这个 PR 下面的新 Comment 并推送代码就行。再做细一点的话，可以加个 Watcher 去监听 GitHub 事件，有新的评论或变更请求时就自动把 Agent 唤醒，整个链路也就顺起来了。
Open Prompt 带来的范式转移
过程透明，决策留痕：哪怕最终生成的代码依然庞大，但因为有了完整的生成对话流，协作者看到的不只是结果，还能看到结果是怎么形成的。Agent 在哪里绕了弯路、哪里反复修改、哪些方案被排除、最后为什么这么做，都会自然留在上下文里。团队未来回看时，看到的不只是代码，更是代码背后的判断。
协作不再绑定个人：在这个模式下，PR 不再依赖某个“原作者”作为单点来推进。发现问题？Reviewer 直接在 PR 里追加一条评论指挥 Agent 即可；做到一半的活，也可以被任何后来者无缝接手。Author、Reviewer、接手者之间的边界都会变淡，大家都是共同引导 AI 的“协作者”。
让异步协作真正成立：传统意义上的异步协作往往只是表面异步，因为大量上下文都锁在私聊和个人脑子里，别人很难在中途无缝接上。Open Prompt 把上下文放回公共线程之后，任何人都可以在自己的时间窗口里继续推进，而不必等“原作者在线”才能开工。
显著降低协作门槛：参与协作的人不再必须先啃完几千行 Diff。只要能把问题说清楚、把意见提明白，就能直接加入推进。这样一来，产品、测试、运维，甚至暂时不熟悉这块代码的人，也都更容易参与进来。
结语
当前 AI 加持下的多人协作其实很别扭：每个人都在私下和自己的 Agent 用自然语言沟通，把最清晰的意图、权衡和上下文都留在了私聊里；然后再把生成出来的代码这种更难懂、也更不适合交流的“编译产物”丢出来，让其他人围着它猜。真正容易沟通的信息被藏了起来，反而把最不容易沟通的东西摆到了台前，沟通障碍几乎是必然的。
Open Prompt 想做的，恰恰是把这个关系翻过来。人和人重新通过自然语言共享信息、公开思路、对齐判断，再一起指挥 AI 去生成代码、修改代码、推进代码。AI 不再是每个人私有的黑箱代笔，而更像一个挂在公开工作台上的执行者；代码也不再是协作本身，而是这场协作不断产出的结果。