2026.08.12 记
如果最近经常用AI的话，其实会意识到，AI对效率的提升是有限度的。
我们从早期在互联网中搜索，到和GPT对话沟通思路，到Agent 把需求给AI 来完成。
效率越来越高。但逐渐的会发现绝大部分的时间其实不是AI在完成任务。而是我们需要先和AI沟通清楚做什么，怎么做，确认了方案之后，剩下的才是纯粹AI的工作。
这也就是为什么这几个月，我非常累。
所有分配给AI完成的任务，我心里都要是有数的，做了什么， 做到哪里。 结果是什么。
当我意识到我的时间是有限的时候，最先砍掉的是代码的Review 。AI写的代码，我不在看，他最后做完了之后，发布了，我在安装试一下效果。
但所有问题的根源其实就在于人的精力是有限的。 不管是想要做什么，还是沟通怎么做，还是测试验收。这些消耗的精力在过去代码开发很慢的时候，其实占比不多。
但当事情频繁起来。这些就开始占据了最主要的精力。
按照我最开始算的，也就是6月的时候，7天我大概只能用到 7.5X 的消耗。 7月的时候，我彻底省去了代码的Review , 并且增加时间，也不再沟通怎么实现，最多用到16X 。
剩下的Token ，几乎都是通过不可控的Goal 来消耗掉的。 goal 用起来更简单。 我只给方向，剩下的，他自己决定需求，决定实现方案，实现，测试。 我则是一个批次的验收。
这会带来很大的风险。尤其是业务大量迭代，会带来强烈的不稳定性。 从底层到上层的重构。 我选择不保留兼容性，换取迭代的便利。
在这一步的时候，差不多可以2天用到一个20x 。
最后就是我现在用的这种，也没有目标，完全放飞，自己审查，自己迭代。 18个小时，用完了一个20x 。
从Token的效率上，越是早期，效果越好，我的参与度越高，我要做的事情越多，方向可控，迭代可控，对代码具有充沛的掌握力。
后期的消耗，Token 就和不值钱一样，相互制衡，相互迭代。我从中抽身了。以数倍，数十倍，数百倍的代价。换取我的精力。
是不是特别像工作。
多Agent 协同，对于个体而言是降低效率的，相互的沟通成本，反复的确认验收。 但比Goal 稳定，效果好。并且人为干预少。 多agent 也有经常偏离方向。
Goal 的效果就像是有一个超级个体，效率极高，消耗也少，但容易跑偏。
而人工干预，就是指哪打哪，精准，无内耗，不会走错，但极其消耗一个人的精气神。
还有一些更有意思的。
我现在其实不在乎单个功能实现的到底怎么样。
也不在乎代码到底是怎么实现的。
甚至不在乎写出来的代码是否是真的有问题。迭代出问题是容错率的一部分，想要最优的效率，有些是成本是可预见的。
百分百的可靠，意味着数倍效率的降低，只要在一个允许值范围内就可以。
只要一切在朝向好的方向发展就可以了。
但我依旧记得我手写的代码，手写的模块，反复迭代，反复调试因为他人代码引起的问题。甚至在AI 判定这里不在需要之后，我有些不想直接迭代掉这些部件。
但这其实不重要，情绪会影响人的判断。
这些之间并非是递进关系，也非是替代关系，而是 ，时间，精力，成本，约束下的，体现。
像是重点模块，我依旧要了解变更的细节，做详细的跟进。 有时间，有想法，就详细的迭代。
用不完的token ，就规模化的修正。
穷则战术穿插，富则火力覆盖/饱和式攻击