效果来自于将 AI 与正确的任务相匹配、向其提供良好的上下文，以及验证它生成的所有内容。该模型是一个快速、知识渊博的助手，但不承担任何责任——你仍然是流程中的工程师。
高价值任务
- Boilerplate 和脚手架 — CRUD 端点、配置、DTO、那些你每次都会以相同方式编写的重复性工作。
- 探索 — "我如何用这个库做 X？"、草拟一个方案、在你提交前比较两个设计。
- 测试 — 列举边界情况并围绕一个你定义了契约的函数编写测试框架。
- 机械重构 — 重命名、提取函数、跨多个文件转换模式。
效果来自于将 AI 与正确的任务相匹配、向其提供良好的上下文，以及验证它生成的所有内容。该模型是一个快速、知识渊博的助手，但不承担任何责任——你仍然是流程中的工程师。
AI 产生 2 倍效果和 0.5 倍效果的区别不在于工具——而在于围绕它的工作流。在正确的任务上使用，配以良好的上下文和严格的验证，AI 消除了繁琐的输入工作，拓宽了你的探索范围，让你可以将注意力集中在设计和正确性上。如果使用不当，它会生成你无法承担的看似可靠的代码，并悄悄削弱你对自己系统的理解。效能是一种纪律：高价值任务、小步骤、真实验证，并保持在流程中。