AI 编程后，我更累了

[SummerOrange]

2022 年的时候，我和一个同事做过一个项目，要改 Raft ，要动 etcd ，还要调整 K8s 的核心逻辑。我们两个人做了差不多一整年，最后真正写进仓库的代码不到 800 行。

那一年很慢。很多时间都花在推一致性，讨论异常场景，设计升级路径，确认历史数据怎么兼容。有时候一整天只改十几行代码。数量不多，但基本都是想清楚了才落下去。

以前一个开发者一天写 300 行代码算效率不错，写到 400 、500 行已经很拼。写代码有节奏，也有成本。很多问题在真正敲出来之前，已经在脑子里来回过了几遍。

现在节奏完全不同。AI 十分钟就能生成上千行代码，模块划分清晰，层次完整，接口齐全，异常处理也都写好了。很多时候只要把需求说清楚，代码很快就生成好了。

一开始确实觉得轻松。

后来慢慢发现，真是越来越累了，因为这些代码还是要有人读，要有人确认它和现有系统是不是贴合，要有人判断抽象是不是合适。虽然生成的速度上去了，但是我理解的节奏还是原来的节奏。

以前也是要 review 代码的。打开一个改动，从头看到尾，逻辑能在脑子里慢慢铺开。读完之后，大概知道这段代码放进系统里是什么样子。

现在一天新增几千行代码已经很常见。很多时候是，一轮对话下来就是上千行实现。改动动辄上千行，结构完整，分层清楚，看起来没有明显问题，但还是得一段段读过去。接口是不是多了一层，抽象是不是提前了，边界有没有被放大，这些都要自己确认。

很多实现从写法上挑不出毛病，但系统本身是有历史的。某些字段可能永远不会扩展，某些逻辑过几个月就会被删除，一些接口只是阶段性存在。模型不会知道这些背景，它给出的实现往往是完整的。是否贴合当前的环境，需要自己去判断。

测试也没有轻松多少。单元测试我也让 AI 一起生成，但自测还是得自己做。接口要自己调，参数要自己换着测，异常路径要一条条走，数据要自己造。现在很多时候前后端是一整套一起生成，页面、接口、数据结构都在一起，看起来很顺，只要中间有一个地方不对，就得从头走流程，把请求发出去，看返回结果，对着日志查调用链。整个链路还是要自己过一遍。

有时候会发现，一天下来真正写代码的时间其实不多，大部分时间都在读代码，在确认生成出来的实现有没有和现有结构冲突，有没有引入新的复杂度。刚看完一段，又出来一段新的；刚决定保留一种写法，下一轮生成又给了另一种实现。很多选择都不算错，只是需要自己一个个拿出来想一遍。这样的来回在一天里会发生很多次，思路一直被打断，很难长时间停在同一个问题上。

现在项目推进的越来越快，人也越来越累。

那种不是熬夜的累，也不是体力透支的累，是脑子一直没有停下来的那种消耗。晚上关掉电脑，脑子里还在过白天的逻辑；第二天坐下来，又是一堆还没完全消化的结构等着处理。思路被切得很碎，很少有完整的一段时间能沉进去。

以前写代码累，是因为问题难。现在更多是密度高。每天都在读，在判断，在确认，在来回切换。

这种状态持续久了，真的是超级累。

[devzhaoyou]

没错，以前是你是技术专家，精心种一块地，现在是种地不要技术了，种的地反而多了，几百亩地，还是得浇水施肥，变成了体力劳动，累😮‍💨

[Nexora]

不要读 AI 的代码，而是读 AI 的方案，不要用读代码的方式来保障质量，而是用测试结果结果来体现质量，不管 AI 代码写多的多花哨，测试不过就是不过。AI 生产的代码量可能会越来越多，用 AI 开发软件也会越来越复杂。

[dismantle]

确实，最近也有这种负担。要不不读，要读负担很重

[andforce]

The creator of Clawd: "I ship code I don't read"

[cellsyx]

古法编程还有思考-执行两个循环的过程，相当于做了负载均衡。现在 AI 极大缩减了执行的时间，就把负载全压到思考上了。

[Unicorns96]

@Nexora 最近发现 ai 写的代码测试能过，但细看代码，常常藏着 repository.findAll().stream()
.filter(item -> item.getId() == xx)
.collect(Collectors.toSet());这种设计。用的 codex 5.3 最新模型+技术规范 skills

[coolair]

用了 AI ，就得所有过程抛给 AI ，人工 review 太累了，而且 AI 写的代码真的很啰嗦，到后面根本没有精力去 review 。

[kneo]

老板：你就说是不是比以前快了吧。
同事：代码我早就不看了。

[starlion]

AI 编程技术进步确实使人更累，编码更多人能做了，竞争更激烈

[lisonfan]

+1 我也是

[canyue7897]

你就说薪酬和年终奖有没有上去吧？

[wojiugaiming]

@devzhaoyou 我觉得你说话好有道理

[levelworm]

系统编程是这样的吧，总共没有多少代码，但是要在大脑里完全走一遍。David Cutler 在采访的时候就说过，他每写点东西就要在大脑里把整个代码的流程跑几遍，确保没问题了再写。

[paradoxs]

AI 编程会越做越好的，你帖子里面说到的这些问题，会逐步解决。

[qianlifeng]

以后是面向测试编程了. 各种 case 各种结果定好,中间怎么实现管不了那么多了😂

[MoeDisk]

有强迫症，所以一直拿 ai 当 csdn 用（雾，
chatgpt 刚出 plus 就买了，一直是根据需求出范例或者问 ai 建议那样，
可能是做嵌入式吧，有的时候为了快速看一些效果才会 vibe ，比如写个前端对接我的东西之类的。
很久很久前还在上学，我男票不会代码，用类似 dw 那种拖拽工具写 h5 ，然后给我让我帮他改我编辑器开后产生了很大的心理阴影，所以我心里比较抗拒别的东西生成的代码，虽然我并不反对甚至支持这项技术。

[jusk9527]

真的，现在非常累

[middle2000]

肯定更累了，现在正在过渡期，过渡期的温水煮青蛙

[middle2000]

就像机器取代编织工，不学习使用机器肯定最终被淘汰，但是这个肯定是一个发展过程，不可能一步达成

[yifangtongxing28]

人就跟固态硬盘一样，读写次数是有寿命的。

只不过老板们借 ai 这个大手，把人当耗材，每年毕业的大学生还想要高薪水，这局面至少持续 20 年吧

你现在得考虑，这种高压下，你能干多久？你的身体能撑多久？真撑很久的话你能活到多久？

[cabing]

@middle2000 有道理。ai code 全面代替人工的过渡期。。

[AEDaydreamer]

ai 吞吐太快我难以对齐，确实更累了。而且 llm 可以 worktree 并行我不可以，虽然效率高但是因为责任问题自己看的大脑都麻了。

[laminux29]

思路错了。

AI 相当于程序员，你用 AI ，你的角色不是程序员，而是技术总监。

你需要把你的要求，写入到规范文档与配置文档里，然后让 AI 去实现并检查，而不是你去检查 AI 的代码。

[ershierdu]

最近也在想这个问题，不久的将来代码一定不需要由人类 review 了，因为人类已经是这个链路上的瓶颈。
也许人类可以 review ai 写的文档，也许人类什么都不需要干

[msg7086]

@Unicorns96
让 AI 去 code review AI 。比如你用 gpt 写代码，然后开 claude 或者 gemini 去审核。
最好是让他一个一个类去读去审，能抓出不少这种毛病。

To 楼主
善用 architect 功能，很多决策可以在写代码之前做，能避免一些你说的二则的问题。也可以让 AI 多读读已有代码，让他去学习现有的编程风格。能用 memory bank 固化的就善用 memory bank 。
再剩下的问题就只能捏着鼻子接受了。毕竟你招几个实习生来写，也未必能写得比 AI 好……

项目推进太快了人肯定累，这个应该是你们老板的问题，换用 AI 写代码不等于还能百分之百速度干活，人还是得休息的。

[shylockhg]

都 vibe 了还 review 啥，等捅了篓子就拿大礼包去下一家继续 vibe 完事

[charlesshine]

@Nexora 不读 AI 写的代码？你敢上线，运维的时候就有多痛苦，上线出问题是要加班加点解决的，等不了你在那里慢慢查。开发时拉的屎，运维时还得吃（只不过看是谁吃了，每个公司不一样），哈哈哈哈

[littlebaozi]

我想到的，一种做法是放权，AI 是员工，你是领导，只管结果正确就行；一种是把 AI 当成自己的替身，想办法把自己的开发习惯迁移给 AI

[SayHelloHi]

改过一个 AI 写的项目 比重写一遍还累

现在老老实实自己写了（小 demo 还是让 AI 写，不用维护） 让 AI 负责优化一个 UI 和把代码梳理好看一些

[irrigate2554]

最绝望的是老板真相信外面吹的牛逼，疯狂压榨你工期

[zololiu]

@devzhaoyou 贴切！

[NoNewWorld]

@Nexora 还是要读的，很多时候不出问题还好，出了问题时间就是金钱。这个核心问题还是推进太快了，每天时间被压缩了，如果节奏延长一倍会轻松很多。

[FaustinaD]

AI 让所有工种都更累了
我是做内容和运营的，和各位 AI Coding 的朋友们感觉一致

[notproblem]

@Nexora 赞同大佬的观点，看结果就行

[wuhunyu]

@Nexora ai 生成的测试用例有时候也会骗人, 不可能完全不读代码的

[lepig]

熟悉的领域让 AI 来辅助我，而不是接管我。
不熟悉的领域，完全依赖 AI 。依赖 AI 的时候，用 AI 来完全闭环，只要中间一环需要人工审阅就很累。

[Dragonish3600]

同感，更累了。
昨天看到一篇文章，感觉写的非常好，转过来感兴趣的可以看一下



软件工程师 SiddhantKhare 最近写了一篇博客文章，吐槽 AI 编程为自己带来的“疲乏的感觉”，引发了其他工程师们的共鸣。他结合亲身经历指出，AI 引发的职业倦怠是真实存在的问题，却长期被行业有意无意地忽视。单项任务提速并不意味着整体工作负担减轻，实际上正好相反，任务总量不断膨胀，高频的上下文切换带来了深层次的精力透支。

与此同时，工作角色也在悄然转变。工程师从原本的创造者沦为高认知消耗的 AI 产出审核者，而 AI 输出固有的不确定性又与工程师习惯的确定性思维产生冲突，持续滋生焦虑情绪。此外，行业技术更新节奏过快催生出一种 "FOMO 跑步机" 效应，频繁追逐新工具不仅浪费时间，还加速了已有知识的贬值，工程师也容易陷入反复调试提示词的“prompt 螺旋”之中，长此以往，独立思考和解决问题的能力逐渐退化。社交媒体上铺天盖地的高光展示，则进一步放大了比较焦虑。


Khare 认为，在 AI 时代，工程师真正的核心竞争力不在于将 AI 用到极致，而在于懂得为自己设定边界、适时叫停，守护有限的认知资源，以实现可持续的长期产出。

以下为 Siddhant Khare 的文章翻译


AI 疲劳是真实存在的，但是并没有人谈论这一点

你用 AI 来提高生产力。可为什么你比以往任何时候都更加疲惫不堪？这是每个工程师都必须面对的悖论。

上个季度我交付的代码量超过了我职业生涯中的任何一个季度。同时，我也感到比以往任何一个季度都更加精疲力竭。这两个事实并非毫无关联。

我以构建 AI 智能体基础设施为生。我是 OpenFGA （ CNCF 孵化项目）的核心维护者之一，我开发了用于智能体授权的 agentic-authz ，开发了用于上下文去重的 Distill ，交付了 MCP 服务器。我不是那种偶尔玩玩 AI 的人。我深陷其中。我构建的工具被其他工程师用于在生产环境中让 AI 智能体运转起来。

然而，我撞上了一堵墙。那种筋疲力竭的感觉，无论多少工具或工作流程优化都无法修复。

如果你是一名每天使用 AI 的工程师——用于设计评审、代码生成、调试、文档编写、架构决策——并且你注意到自己不知为何比 AI 出现之前更加疲惫，这篇文章是写给你的。你不是在想象。你不是软弱。你正在经历某种真实存在的东西，而整个行业却完全假装它不存在。如果一个全职构建智能体基础设施的人都能因为 AI 而产生职业倦怠，那么这种事可能发生在任何人身上。


我想诚实地谈谈这个问题。不是那种“AI 太棒了，这是我的工作流程”的版本。而是真实的版本。那种你晚上 11 点盯着屏幕，周围全是还需要审查的 AI 生成代码，疑惑着那个本该节省你时间的工具如何吞噬了你一整天的版本。

无人预警过的悖论

有件事困扰了我很久：AI 确实让单个任务变快了。这不是谎言。过去需要 3 小时的事，现在只要 45 分钟。起草设计文档、搭建新服务脚手架、编写测试用例、调研陌生的 API——全都变快了。

但我的工作日变得更难了，不是更轻松，而是更难。

原因一旦看清就很简单，但我花了数月才明白。当每个任务耗时变少，你并不会做更少的任务，而是会做更多的任务。你的能力看似扩展了，于是工作量也随之膨胀，甚至超载。你的经理看你交付更快，期望值随之调高。你自己也发现自己交付更快，自我期望也随之调高。基准线被动抬升了。

AI 之前，我可能花一整天只解决一个设计问题。在纸上画草稿，洗澡时思考，出门散步，然后带着清晰的思路回来。节奏虽慢，但认知负荷是可控的。一个问题。一天。深度专注。现在呢？我一天可能处理 6 个不同的问题。每个问题“用 AI 只需一小时”。但在 6 个问题之间切换，对人类大脑来说代价极高。AI 不会在问题间感到疲惫。我会。

这就是悖论：AI 降低了产出的成本，却提高了协调、评审和决策的成本。而这些成本全部由人类承担。

你成了评审员，而这并非你本意。

AI 之前，我的工作是：思考问题、写代码、测试、交付。我是创作者、制造者。这正是当初吸引我们大多数人进入工程领域的原因——构建本身。

AI 之后，我的工作日益演变为：写 prompt → 等 → 读输出 → 评估输出 → 判断是否正确 → 判断是否安全 → 判断是否符合架构 → 修不对的部分 → 再 prompt → 再重复。我成了评审员、裁判员、永不停歇的装配线上的质检员。

这是性质完全不同的工作。创造让人充满活力，评审让人精疲力竭。有研究支持这一点：生成性任务与评估性任务在心理上的差异。生成性工作带给你心流状态，评估性工作带给你决策疲劳。

我是在重度使用 AI 构建一个 microservice 的那周首次意识到这点的。到了周三，我甚至无法做简单决策了。这个函数该叫什么？我不在乎。这个配置该放哪里？我不在乎。我的大脑已经满载。不是因为写代码，而是因为评判代码。每天一整个时间都在做无数个细小判断，会把你掏空。

残酷的讽刺在于，AI 生成的代码需要比人类编写的代码更仔细的评审。同事写代码时，我了解他们的模式、长处和盲点。我可以略读我信任的部分，聚焦于我不确定的部分。但面对 AI ，每一行都值得怀疑。代码看起来信心十足。它能编译。甚至可能通过测试。但它可能以微妙的方式出错，只在生产环境中、在负载下、在凌晨三点才浮出水面。

所以你只能逐行审阅。而阅读不是你写的、由一个不懂你代码库历史或团队约定的系统生成的代码，是令人精疲力竭的工作。

这也是我认为 agent 安全和授权至关重要的原因。如果我们无法评审 AI 生成的所有内容——实际上我们也做不到，无法大规模做到——那么我们就需要从一开始就约束智能体能力的系统。最小权限访问、范围限定 token 、审计追踪。你越不需要担心“AI 会不会做出危险动作”，你越能把认知预算留给真正重要的工作。这不仅是安全问题，更是“人能否长期承受”的可持续问题。

非确定性问题

工程师是在确定性的环境中训练出来的。相同输入，相同输出。这是契约。这使调试成为可能，使系统推理成为可能。

AI 打破了这份契约。

我有一个提示词，周一用起来完美无瑕，为某个 API 端点生成了干净、结构良好的代码。周二我为类似端点用了同样的提示词。输出结构完全不同，采用了不同的错误处理模式，还引入了一个我并未要求的依赖。为什么？没理由。更准确地说，没有我能触达的原因。这里没有“模型今天换了想法”的 stack trace ，也没有日志告诉你”temperature sampling 走了 B 路径不是 A 路径”。它就是……不一样了。

对于一个整个职业生涯建立在“如果它出问题了，我能找出原因”之上的人来说，这让人深感不安。不是戏剧性的那种。而是缓慢、磨人、背景式的焦虑。你永远无法完全信任输出。你永远无法彻底放松。每一次交互都需要保持警觉。

我曾试图对抗这一点。我对提示词做版本控制。我构建了复杂的系统消息。我创建了模板。有些方法有帮助。但没有一个能解决根本问题：你在与一个概率性系统协作，而你的大脑是为确定性系统而生的。 这种不匹配是一个持续存在的、低强度的压力源。


这种挫败感实际上促使我构建了 Distill——为大型语言模型提供确定性上下文去重。没有 LLM 调用，没有嵌入，没有概率性启发式算法。纯粹靠算法在大约 12 毫秒内清理你的上下文。我只想让 AI 流程中的至少一部分是能够被推理、调试和信任的。如果模型的输出注定是非确定性的，我至少能确保输入是干净和可预测的。

我与那些处理这种情况最好的工程师交流过，他们都已经与之和解。他们把 AI 输出看作一个聪明但不可靠的实习生写的初稿。他们预期要重写其中的 30%。他们会为这种重写预留时间。当输出错误时，他们不会沮丧，因为他们从未期待它是正确的。他们期待它是有用的。这之间有本质区别。

FOMO 的跑步机

深吸一口气，试着跟上仅仅过去几个月的节奏。Claude Code 推出了子智能体，然后是技能，然后是 Agent SDK ，然后是 Claude Cowork 。OpenAI 发布了 Codex CLI ，然后是 GPT-5.3-Codex——一个名副其实能自我编码的模型。新的编码智能体宣布了具有数百个并发自主会话的后台模式。Google 推出了 Gemini CLI 。GitHub 增加了 MCP 注册中心。收购每周都在发生。Amazon Q Developer 获得了智能体升级。CrewAI 、AutoGen 、LangGraph 、MetaGPT——随便选一个智能体框架，每周都有新的。Google 宣布了 A2A （ Agent-to-Agent 协议）与 Anthropic 的 MCP 竞争。OpenAI 推出了自己的 Swarm 框架。Kimi K2.5 发布了，其智能体群体架构可协调 100 个并行智能体。"氛围编码"成了流行词。OpenClaw 推出了技能市场，一周内，研究人员就在 ClawHub 上发现了超过 400 个恶意智能体技能。而在这所有事情之间，有人在 LinkedIn 上发帖："如果在 2026 年你还没使用带子智能体编排的 AI 智能体，你已经被淘汰了。"


这不是一年的变化。这只是几个月。

而且我还没列全。我深深陷入了这个陷阱。我花周末评估新工具。阅读每一份更新日志。观看每一个演示。努力留在前沿，因为我害怕落后。实际情况是这样的：周六下午我花时间设置一个新 AI 编码工具。周日我建好了一个基本工作流。到了下周三，就有人发帖说另一个工具"好得多"。我感到一阵焦虑。下个周末，我又开始设置那个新东西。旧的那个则闲置不用。从一个编码助手换到另一个，再到下一个，又回到第一个。每次迁移都耗费我一个周末，却只换来大约 5%、我甚至无法恰当衡量的改进。

将这个情况乘以每个类别——编码助手、聊天界面、智能体框架、多智能体编排平台、MCP 服务器、上下文管理工具、提示词库、群体架构、技能市场——你得到的是一个永远在学习新工具、却从未深入任何一个工具的人。单单 Hacker News 首页就足以让你应接不暇。今天是"Show HN：自主研究群体"，明天是"Ask HN：AI 群体将如何协调？"没人知道。但每个人都在构建。

最糟糕的是知识的衰减。2025 年初，我花了两周时间构建了一个复杂的提示工程工作流。精心设计的系统提示、少样本示例、思维链模板。效果很好。三个月后，模型更新了，提示的最佳实践变了，我一半的模板产生的效果还不如一句简单的指令。那两周时间就这样消失了。不是投资，是耗费。同样的事情也发生在我搭建的 MCP 服务器上——我构建了五个定制服务器（ Dev. to 发布器、Apple Notes 集成、Python 和 TypeScript 沙箱等），然后协议演进了，接着 MCP 注册中心在 GitHub 上线，突然就有了成千上万个预制好的。我的一些定制工作一夜之间变得多余。

智能体框架的快速更迭更糟。我目睹团队在一年之内从 LangChain 转到 CrewAI ，再到 AutoGen ，再到自建编排。每次迁移都意味着重写集成、重新学习 API 、重建工作流。那些等待观望、按兵不动的人，往往比那些过早采用、被迫迁移两次的人处境更好。

此后我采用了不同的策略。我不再追逐每一个新工具，而是深耕于它们之下的基础设施层。工具来来去去，但它们解决的问题不会变。上下文效率、智能体授权、审计追踪、运行时安全——无论本月流行哪个框架，这些都是持久存在的问题。这就是为什么我在 OpenFGA 上构建

agentic-authz ，而不是将其绑定到任何特定智能体框架。这就是为什么 Distill 工作在上下文层面，而非提示词层面。在不会快速更迭的层次上构建。我仍然密切关注领域动态——当你为其构建基础设施时，你必须这样做。但我关注它是为了理解生态系统的走向，而不是为了采纳每一样新事物。保持信息灵通和被动反应是两回事。


“再多一次提示”的陷阱

这种陷阱很隐蔽。你试图让 AI 生成某个特定的东西。第一次输出 70%正确。于是你优化提示词。第二次输出 75%正确，但破坏了第一次已正确的东西。第三次尝试：80%正确，但结构变了。第四次尝试：你已经折腾了 45 分钟，而你自己从头写的话 20 分钟就能完成。

我称之为"提示词螺旋"。这是 AI 版的"绕远路修枝"（ yak shaving ）。你从一个明确的目标开始。三十分钟后，你却在调试你的提示词，而不是调试你的代码。你在优化你对语言模型的指令，而不是解决实际问题。

提示词螺旋尤其危险，因为它让你感觉很有效率。你在迭代。你在接近目标。每次尝试都稍好一点。但边际回报正在快速递减，而你已忘记了目标从来不是“让 AI 产生完美输出”。目标是交付功能。

我现在有个硬性规定：尝试三次。如果 AI 在三轮提示内无法达到 70%的可用度，我就自己写。没有例外。就这一条规则，为我节省的时间比我学过的任何提示技巧都多。

完美主义遭遇概率性输出

工程师往往倾向于完美主义。我们喜欢干净的代码。喜欢通过的测试。喜欢行为可预测的系统。这是优点，不是缺陷——正是这点让我们擅长构建可靠的软件。

AI 输出从不完美。它总是"相当好"。完成了 70-80%。变量名有点偏差。错误处理不完整。边缘情况被忽略。抽象层次与你的代码库不匹配。它能运行，但不正确。对完美主义者来说，这是折磨。因为"差不多对"比"完全错"更糟糕。完全错，你可以扔掉重来。差不多对，你得花一小时修修补补。而修补 AI 输出格外令人沮丧，因为你是在修正别人的设计决策——这些决策是由一个系统做出的，而这个系统并不具备你的品味、你的背景、你的标准。

我不得不学会放手。不是放弃质量——我仍然在意质量。而是放弃对"AI 会产出质量"的期待。我现在把每一次 AI 输出都当作粗糙的草稿。一个起点。原材料。它在出现的瞬间，我就在心里给它贴上"草稿"的标签。单是这种心态转变，就让我的挫败感减少了一半。

最难以适应 AI 的工程师，往往是最优秀的工程师。那些标准最高的人。那些能注意到每一个瑕疵的人。而 AI 奖励的是一种不同的技能：能够快速从不完美的输出中提取价值，而不过度执着于使其完美。

思考能力的萎缩

这是最让我恐惧的一点。我是在一次设计评审会上注意到这点的。有人要求我在白板上推理一个并发问题。没有电脑。没有 AI 。只有我和一支马克笔。而我感到吃力。不是因为我不知晓相关概念——我知道。而是因为我数月没有锻炼这个“肌肉”了。我外包自己的初稿思考给 AI 太久了，以至于我即兴思考的能力已经退化。

这就像 GPS 和导航。有 GPS 之前，你会构建大脑中的地图。你了解你的城市。你能推理路线。经过多年使用 GPS ，你没有它就迷路了。这项技能萎缩了，因为你不再使用它。同样的事情正在 AI 和工程思考中发生。当你总是先问 AI ，你就停止了构建那些源自于亲自与问题搏斗的神经通路。搏斗正是学习发生的地方。困惑正是理解形成之处。跳过这些，你会得到更快的输出，但也会得到更浅的理解。

现在我每天第一个小时刻意不用 AI 。我在纸上思考。我手绘架构。我以缓慢的方式推理问题。这感觉效率低下。也确实效率低下。但这能保持我的思维锐利，而这种锐利度在接下来使用 AI 的时间里会带来回报——因为当我的自身推理能力被激活后，我能更好地评估 AI 的输出。

比较的陷阱

社交媒体上充斥着似乎把 AI 研究明白了的人。他们发布自己的工作流。他们的生产力数据。他们“两小时用 AI 构建了整个应用”的帖子。而你看着自己的经历——失败的提示词、浪费的时间、不得不重写的代码——你想：我到底哪里不对？

你哪里都没不对。那些帖子里是精彩集锦。没有人会发"我花了三小时试图让 Claude 理解我的数据库模式，最后放弃并手动写完了迁移脚本。“没有人会发”“AI 生成的代码引发生产事故，因为它默默地吞掉了一个错误。”没有人会发“我很累。”

比较陷阱被另一个事实放大了：AI 技能很难衡量。传统工程中，你可以看一个人的代码，大致评估其能力。对于 AI ，输出取决于模型、提示词、上下文、温度。某人的精彩演示在你的机器上、你的代码库里可能完全无法复现。

我对社交媒体上的 AI 内容变得非常挑剔。我仍然密切关注这个领域——我必须这样做，这是我的工作。但我从消费每个人的热门观点，转向聚焦于那些真正在构建和交付（而不仅仅是演示）的人。信号与焦虑的比例很重要。如果一个信息流让你感觉落后而不是见多识广，它对你并无益处。

真正有帮助的事

我将具体说明是什么改变了我与 AI 的关系，从对抗到可持续。

给 AI 会话设时限。 我不再无休止地使用 AI 。我设定一个计时器。这项任务用 AI ，30 分钟。计时器一响，要么交付手头的成果，要么切换到手动编写。这同时避免了提示词螺旋和完美主义陷阱。


分离思考时间与 AI 时间。 早上是思考时间。下午是 AI 辅助执行时间。这并不死板——有时我也会打破规则。但有了默认结构，意味着我的大脑能以恰当比例同时获得锻炼和辅助。

接受来自 AI 的 70%。 我不再试图获得完美输出。70%可用是标准。剩下的我自己修正。这一接受，是我工作流中减少 AI 相关挫败感的头号功臣。

对炒作周期保持战略定力。 我追踪 AI 领域动向是因为我为它构建基础设施。但我已停止在每个新工具发布的当周就去采用。我使用一个主要的编码助手，并深入了解它。我只在那些新工具经过数月而非数天的验证后，才进行评估。保持信息灵通和保持被动反应是两回事。

记录 AI 的助力之处与无效之处。 我坚持做了一个简单的两周日志：任务，是否使用 AI ，耗时，对结果的满意度。数据揭示了很多。AI 在样板代码、文档和测试生成方面为我节省了大量时间。而在架构决策、复杂调试以及任何需要代码库深度上下文的任务上，它反而耗费了我时间。现在我知道何时该用它，何时不该。

不审阅 AI 生成的一切。 这很难接受。但如果你用 AI 生成大量代码，你客观上无法以同样严苛的标准审阅每一行。我把审阅精力集中在最重要的部分——安全边界、数据处理、错误路径——其余部分则依赖自动化测试和静态分析。非关键代码中的些许粗糙是可以接受的。

可持续性问题

科技行业在 AI 出现前就存在职业倦怠问题。AI 正在使之恶化，而非改善。不是因为 AI 本身不好，而是因为 AI 移除了曾经保护我们的自然速度极限。

AI 之前，你一天能产出的量存在一个天花板。这个天花板由打字速度、思考速度、查阅资料所需时间决定。有时这令人沮丧，但它也是一个调节器。你无法把自己累垮，因为工作本身施加了限制。AI 移除了调节器。现在唯一的限制是你的认知耐力。而大多数人是在超出认知极限后，才意识到它的存在。

我在 2025 年末经历了职业倦怠。不是戏剧性的——我没有辞职也没有崩溃。我只是不再在乎了。代码评审变成了走过场。设计决策变成了“AI 建议什么都行”。我机械地行动着，产出比以往更多，感受却比以往更少。我花了一个月才意识到发生了什么，又花了一个月才恢复。

恢复的关键不在于使用更少的 AI 。而在于以不同的方式使用 AI 。带着边界。带着意图。带着“我不是机器，也无需与机器保持同步”的理解。在 Ona 的工作帮助我清晰地看到了这一点——当你为企业客户构建 AI 智能体基础设施时，你会看到不可持续的 AI 工作流在大规模下造成的人力成本。这些问题不仅仅是个人层面的

。它们是系统性的。并且需要在工具层面解决，而不仅仅是个体层面。讽刺的是，倦怠期恰恰是我一些最佳工作成果诞生的时候。当我停止尝试使用每一种 AI 工具，开始思考真正出了什么问题，我第一次清晰地看到了问题所在。上下文窗口被垃圾填满——这成了 Distill 。智能体拥有全有或全无的 API 密钥访问权限——这成了 agentic-authz 。无法审计智能体实际做了什么——这正在成为 AgentTrace 。倦怠迫使我从消费转向构建。不是更快地构建更多功能，而是审慎地构建正确的东西。

真正的技能我认为 AI 时代真正的技能不是提示工程，不是知道用哪个模型。不是拥有完美的工作流。而是知道何时停止。知道何时 AI 输出已足够好。知道何时该自己动手写。知道何时该合上笔记本电脑。知道何时边际改进不值认知代价。知道你的大脑是有限资源，保护它并非懒惰——这是工程学。我们优化系统以实现可持续性。我们增加断路器。我们实现背压。我们设计优雅降级。我们应当为自己也这样做。AI 是我用过的最强大的工具。它也是最消耗心力的工具。两者皆是事实。在这个时代蓬勃发展的工程师，不会是使用 AI 最多的人，而是最明智地使用 AI 的人。如果你感到疲惫，不是因为你做错了什么。而是因为这本身就很艰难。工具是新的，模式仍在形成，而整个行业都在假装更多产出就等于更多价值。它不是。可持续的产出才是。我至今仍每天都在这个领域构建。智能体授权、上下文工程、审计追踪、运行时安全——让 AI 智能体真正在生产环境中工作的基础设施。我比以往任何时候都更致力于 AI 。但我按照自己的节奏，依循自己的方式，致力于构建重要的事物，而非追逐潮流的事物。照顾好你的大脑。这是你唯一的大脑，没有 AI 可以替代它。

[Lexin914]

@irrigate2554 对这是根本问题，如果还是之前那些工作量，配合上 ai ，可以说是一有大半时间在喝咖啡了。

[qqqasdwx]

看了好几个纯 AI 的开源项目，issue 多的一批。
其实现阶段就是把测试的事交给用户做，AI 面向 issue 编程，至于会不会拆了门补窗户，开发者也不在乎了，毕竟以前的开源项目每一行代码都倾注了心血，现在可不是这样了，十几分钟发一个版本。
尝试把自己当成完全看不懂代码的人，告诉 AI 现象，让他自己处理，可能才是正确的打开方式。

[RuralHunter]

没有错，现在 AI 的最大问题是不会问问题限缩需求范围以及自己的输出，什么都给你一套大而全的东西，很多都是无用的甚至无效的。

[vipfts]

@devzhaoyou 这就是我喜闻乐见的场景, 一部分工程师搞死另一部分工程师, 笑死我了, 这比 996 更要你们的命, 哈哈, 属于工程师们的斩杀线🤣

[daokedao]

更像头驴了

[phoenix0openclaw]

太真实了：生成速度上去，但“理解/裁剪/取舍”的带宽没变。

我现在的解法是：强制把 AI 输出拆成小 PR （<=200 行可读），先让它写「设计+边界+不做什么」再写代码；然后用契约测试/属性测试兜底，把质量从“读完代码”转成“跑通不变量”。

再配一个 stop rule：看到它开始加抽象/加层，就先停，回到需求/历史包袱确认一遍。⑯

[runstone]

@Dragonish3600 感谢分享！

[Alex1688]

可不是，让 ai 不歇着，同时，自己也没歇着，更累

[Patrick6]

其实就是看领导给不给更多的任务压榨，如果没有多出太多，就稍微好一些，不然真的很痛苦

[fortytwo]

参考一下 https://effective-cursor.cyron.space/zh
用规则让模型熟悉你的项目。
毕竟本质来说，每一次的问答都是一个新的编码专家在帮你解决业务问题。
没有良好的文档，仅仅从代码中反推项目信息，效率低且有歧义，使用规则来约束他，确定项目功能边界。

[jsion]

属于是开发转审计员，功能需求、性能、安全、运维，AI 都全给你包圆了，要做的就是决策方案、审计风险。

体力活虽然少了，但只要职责在，很多事情都要亲自过一遍，人还是一个，知识跨度又多，人脑频繁在领域思维切换非常消耗精神力，AI 可以不停旋转运行，这相当于失去了工作节奏限制，人是不可能跟上的，纯纯认知负荷太高，猪脑过载了😄

更何况，资本家很多都是眼高手低，只会觉得 AI 能顶好几个人用，少数几个人负责输入就好了，程序员这个角色在 AI 大环境下自然会模糊很多，想要跟上节奏，就只能身兼多职，干更多不同类的活，各生产角色的边界也正在逐步丢失