AI生产力提升带来的开发者负担 - AI工具显著提高了编程效率，例如可能将过去一天的工作量缩短至一小时完成[7] - 但效率提升并未减轻工作负担，管理者倾向于为高效员工增加更多任务，导致开发者需在一天内处理多个碎片化的AI任务[7][8] - 这形成了一个悖论：AI降低了直接生产成本，但增加了额外的协调、审核和决策成本，这些成本最终由人类承担[10] 开发者角色与工作模式的转变 - 开发者的核心角色从创造者转变为审查者，工作流程变为“提示→等待输出→评估→修正→重新提示”的循环[11] - 审查AI生成的代码比审查人类代码更累，因为需要逐行检查潜在的Bug，无法仅聚焦于部分代码[11] - 这种持续的评估工作导致严重的决策疲劳，并剥夺了开发者从解决问题中获得的成就感[11] AI技术特性引发的挑战 - AI输出的非确定性引发焦虑，相同的提示词可能产生差异巨大的结果，这种不可预测性要求用户时刻保持高度警惕[13] - AI工具更新迭代极快，每周都有新模型和协议出现，例如Claude Code、OpenAI Codex CLI、GPT-5.3-Codex、Kimi K2.5和OpenClaw等新工具不断涌现[15] - 持续学习新工具耗费大量业余时间，但对实际效率提升有限，且导致开发者精力分散于适应新进展而非解决实际问题[16][17] 使用AI过程中的效率陷阱 - 存在“再来一次提示”陷阱，用户容易陷入无限微调提示词以追求完美输出的循环，却忽略了所消耗的时间成本，有时手动完成可能更快[19][20] - 由于边际递减效应，后续每次提示词迭代带来的效果提升愈发不明显[20] - 过度聚焦于让AI输出完美结果，可能导致开发者完全偏离发布功能的第一性原理[20] 对个人能力与心理健康的影响 - 过度依赖AI可能导致大脑的独立思考与问题解决能力退化[23] - 社交媒体上普遍分享AI成功案例营造了比较压力，加剧了用户的焦虑感，使其感到能力不足[25] - 总体而言，AI疲惫是个人为适应AI快速发展而被迫承受的心理、情感和运营压力，可概括为“过犹不及”[27] 可持续的AI使用策略 - 建议为AI任务设置时间限制，例如30分钟内未完成则转入手动操作[28] - 区分思维与执行时间，例如上午坚持不使用AI进行独立思考，下午再利用AI辅助执行[28] - 接受70%原则，不追求AI输出完美代码，达到70%可用性即可，剩余部分手动修改[28] - 应关注耐用的底层逻辑而非追逐每一个新出的AI工具[28] - 停止审查AI生成的全部代码，集中精力在最核心部分，如安全边界、数据处理等，接受非关键代码的粗糙[28] - 终极解决方案是知道何时停止使用AI，并为大脑设计缓冲区以确保产出的可持续性，而非盲目追求产量最大化[30]