AI生产力提升带来的负面效应 - AI在提升工作效率的同时，导致开发者工作量不减反增，管理者可能因效率提升而分配更多任务，例如一天内需处理6个1小时的AI任务[9] - 任务碎片化程度加剧，需要频繁的上下文切换，消耗更多精力[10] - 存在一个核心悖论：AI降低了直接生产成本，但增加了协调、审核和决策等隐性成本，这些成本最终转移至人类承担[12] 开发者角色与工作模式的转变 - 开发者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[13][14] - 审查AI生成代码比审查人类代码更累，因为需要逐行检查潜在Bug，无法仅聚焦部分代码[15] - 这种持续的评估工作导致严重的决策疲劳，并剥夺了解决问题带来的原始成就感[16] AI技术特性引发的心理与效率挑战 - AI输出的非确定性（概率性）引发焦虑，相同提示词可能产生差异巨大的结果，迫使使用者必须保持高度警惕[18][19] - 陷入“再来一次提示”陷阱，即相信微调提示词就能获得理想输出，却忽略了巨大的时间消耗，可能偏离发布功能的本质目标[28][29][30] - AI工具更新迭代过快，例如Claude Code、OpenAI、Kimi等频繁发布新模型与功能，导致开发者需要持续学习，耗费大量业余时间却对效率提升有限，并产生适应新进展的焦虑[23][24][25] 长期依赖对个人能力的影响 - 过度依赖AI可能导致大脑思考能力退化，解决问题的能力逐渐消失，这与GPS普及后人们导航能力下降类似[33][34] - 社交媒体加剧了比较压力，人们倾向于展示AI的成功案例（如“两小时构建整个应用程序”），而隐藏失败经验，导致他人产生能力不足的焦虑感[37][38][39] 应对策略与可持续工作方式 - 建议为AI任务设置时间限制（如30分钟），若未完成则手动处理[43] - 区分思维与执行时间，例如上午不使用AI，用传统方式思考架构，下午再用AI辅助执行[43] - 接受70% 可用原则，不强求AI输出完美代码，剩余部分手动修改[43] - 关注底层逻辑（如上下文管理、安全权限）而非追逐每一个新出的表层工具[43] - 停止审查AI生成的全部代码，集中精力于核心部分（如安全边界、错误处理），接受非关键代码的粗糙，依靠自动化测试[43] - 核心观点是：AI时代的相处之道在于知道何时停止使用，应为大脑设计缓冲区以确保可持续产出，而非盲目追求产量最大化[45][46]