核心痛点
开发者使用AI编程时，常陷入单线思维陷阱：要么反复修改同一段对话无法分支尝试，要么开多个窗口导致版本失控。
Dereference特色方案
- Git式分支管理：在关键决策点创建分支（如算法实现A/B方案），各分支继承完整上下文
- 原子化实验：每个分支可尝试不同提示词、不同模型响应，互不干扰
- 智能合并：通过可视化对比选择最优代码片段，点击合并按钮自动整合到主线
Specific operation process
- 在核心问题讨论节点（如算法设计）点击”Create Branch”按钮
- 为三个分支分别指定：GPT-4(递归方案)、Claude(迭代方案)、Gemini(并行方案)
- 在各分支中与对应AI深度讨论，生成完整代码实现
- 通过界面diff工具比较运行效率，选择最优解合并回主线
Sample Scenarios
开发分布式任务队列时，通过该方法可同时探索3种ACK机制实现，最终合并的代码性能比单线开发提升40%，且保留了备选方案供后续迭代。
This answer comes from the articleDereference：并行运行多个AI模型的开发工具The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化AI辅助编程时的方案探索效率？
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