长期用 AI 编程后，我发现 AI 带来的最大提效竟然是……
大多数人第一次用 AI 写代码时，最大的爽点是“哇，10 分钟写完原来要 1 小时的 boilerplate / CRUD / API 接入”。
但真正用了 6–18 个月、每天 6–10 小时跟 AI 深度共作的工程师，绝大多数最后会告诉你同一个答案：
AI 带来的最大提效，根本不是“写得更快”，而是“思考得更深、更广、更连续”。
下面是真实发生在我和身边很多一线 AI 应用开发工程师身上的几个阶段性认知转变，按时间顺序排序：
第 1 阶段（0–3 个月）：速度幻觉期
- 最直观的感受：编码速度 ×3～×10
- 写测试、写注释、写文档、写配置、写 Dockerfile、写 CI yaml……这些以前最讨厌的活儿几乎瞬间完成
- 很容易产生错觉：“我已经无敌了”
第 2 阶段（3–9 个月）：质量幻觉被打破期
开始发现：
- AI 写的代码 80% 能跑，但只有 30% 真的“好”
- 很多边界 case、并发问题、可观测性、错误处理、性能拐点、未来扩展性……AI 几乎从来不会主动考虑
- 你必须在 prompt 里把这些都写得很细 → 反而变慢了
- 于是开始养成“先让 AI 写初稿 → 我审 + 改 + 加防护 + 加可观测 → 再让 AI 基于我的修改继续迭代”的节奏
第 3 阶段（9–18 个月）：真正的主观最大提效显现
大多数“长期重度使用者”最终达成的共识是下面这几条（按出现频率排序）：
- 最大提效其实是“连续深度思考的时间被极大拉长”
以前写一个复杂功能，可能思考 40 分钟 → 编码 3 小时 → debug 2 小时
现在：思考 2–4 小时 → 编码+debug 总共 1–1.5 小时
→ 真正用来“想架构、想权衡、想未来演进”的时间反而增加了 3–5 倍 - 第二大提效：认知带宽的指数级扩展
- 以前同时只能 hold 1–2 个上下文
- 现在可以同时在脑子里并行跑 4–6 个备选方案、3 种技术选型、2 种业务假设
因为脏活累活都外包给 AI 了，大脑可以把绝大部分算力用在“元思考”上
- 第三大提效：心理负担与决策疲劳大幅降低
- “这个 edge case 要不要处理？” → 让 AI 先全列出来，我挑
- “要不要加缓存？加在哪里？用什么过期策略？” → 让 AI 给出 3 种方案 + 优缺点对比，我选
→ 决策从“我要自己想出正确答案”变成“我要从 3–5 个还不错的选项里选一个最合适的”
- 隐藏的第四大提效：极大地提高了“试错容忍度”
- 以前尝试一个新框架/新范式/新架构，心理成本很高（怕浪费时间）
- 现在：让 AI 先 20 分钟搭个 PoC 给我看，跑不通就扔，成本几乎为零
→ 尝试次数 ×10，创新速度也 ×10
一句话总结真正长期用户感受到的终极提效：
AI 没有让我写代码更快，它让我把“大部分编程时间”从“机械劳动”解放出来，转移到了“高等认知活动”上。
而高等认知活动（架构设计、权衡取舍、业务理解、长期演进规划、创造性问题解决）恰恰是人类目前仍然显著强于 AI 的领域。
所以最讽刺也最真实的结果是：
越深度使用 AI 编程的人，反而越把时间花在“最像人类、最难被 AI 取代的那部分工作”上。
你现在用 AI 编程多久了？
有没有经历过上面这些阶段的跃迁？
或者你目前感觉最大的提效点是什么？可以聊聊～
