工作中怎么用好AI: 不要把判断力外包了

现在各大公司大炼AI，很多人过上了每天prompt agent的舒爽生活，但是抛开AI的方便不说，这样的做法真的合适吗？最近对工作里怎么用 AI，有一点很浅的体感。

我觉得 AI 很适合做一类事：context 很明确，你自己大概知道怎么改，只是让它帮你省力气。

比如你已经知道要改哪个模块、目标行为是什么、哪些东西不能动、怎么验证结果对不对。
这时候让 AI 帮你补样板代码、写测试 skeleton、整理 PR description、解释陌生函数、找 edge case，都挺有用。

但还有另一种用法，我感觉长远来看可能不是最优的：把一个很大的任务，呼噜吞枣全丢给 AI，然后期待它直接给出正确方案、正确代码、正确 PR。自己只是粗略 review 一下，测试过了就合。

短期看，这种方式可能会显得很快。尤其是简单任务，AI 生成一大段代码，你改改就能跑，确实有爽感。但长远看，它未必最有利于完成高质量工作，也未必最有利于自己的成长。

因为真实工作里的 context 是一直变化的。很多关键信息并不稳定，也不完整：

* Slack 里某个人临时说过一句话
* design doc 里某个假设已经过期
* GitHub PR 里有历史包袱
* 某个线上约束没有写在任何地方
* 某个实验口径只有团队里几个人知道
* 某个“不能改”的原因来自三个月前一次事故

即便你把 Slack MCP、doc MCP、GitHub PR、历史 issue 全部接给 AI，也不能期待它真的知道全部细节。

更麻烦的是，给得越多，不一定越安全。
. From 1point 3acres bbs有时候反而会产生一个问题：上下文污染。

AI 可能读到一份已经过期的设计文档，把它当成当前事实；
看到一个旧 PR 的 workaround，以为那是推荐做法；
抓到 Slack 里某句临时讨论，当成最终结论；
或者把两个不同阶段的方案混在一起，给你一个看起来很完整、但其实方向错了的建议。

这类错误最危险的地方在于：它不是明显胡说。
它通常说得很顺，引用也像那么回事，代码也能跑。

但语义是错的。

尤其在 training-heavy、infra-heavy、数据链路复杂的场景里，这种风险会被放大。一个小改动可能影响：

* sampling order
* label 对齐
* checkpoint resume
* distributed training stability
* eval 口径
* 历史实验可比性
* 线上兼容性

AI 可能能写出代码，但它不一定知道这段代码在你的系统里意味着什么。

这也侧面说明了一件事：AI 没法完全代替工程师。

因为工程师的价值不只是“把代码写出来”。
更重要的是：

* 知道哪些 context 是可信的
* 判断哪些信息已经过期
* 理解系统里真正不能碰的约束
* 在多个不完美方案里做 tradeoff
* 对结果负责
* 出问题时能追根因

不过反过来说，AI 也不是不能帮人成长。

我觉得用得好的话，AI 反而可以让人成长更快。
它可以帮你解释陌生代码，指出你没想到的 edge case，帮你生成测试，让你看到另一种实现方式，也可以在你写完方案后帮你做一轮反向 review。

关键是：AI 可以帮你学习和加速，但不能代替你的判断。比较健康的用法是：

1. 自己先确定问题边界
2. 自己判断哪些 context 是可信的、最新的
3. 自己决定方案方向
4. 把明确的小任务交给 AI
5. 自己 review diff
. 1point3acres.com 6. 自己跑关键验证
7. 必要时让 AI 做第二遍 reviewer，但不让它拍板

比如一个好的 prompt 可能是：

“我已经确认问题在 build_dataloader。目标是在不改变 sampling order 的前提下支持新的 filter。请只改这个函数，并列出可能影响 determinism 的地方。”

这就比：

“帮我改一下 dataloader”

安全很多。

so？ leadership不会这么想啊，你考虑那么多，裁员的时候别人看么？实际你放手干，产能高还能增大一点自己价值，然后垃圾代码多了，多来点事故，领导还能觉得你还有点价值！ 四平八稳的这么下去估计死得更快

我觉得自己先思考一下步骤，搭一些框架再用ai来填空执行，比一上来就叫ai干活强。ai话太多了，不跟它说清楚自己需要什么，它写的东西就算只是plan都看不过来，更别说看代码了

wsxmj123 发表于 2026-6-18 18:59
结尾这三句让我感觉这也是AI写的……

hhh你真别说     有AI那味儿了

说得不错，但是问题是，你的判断力好的，其他同事的判断力低下咋办

比如说，突然 merge 了 6w 代码和 doc，一问三不知。。。。

非常靠谱的感悟，lz的思考的挺深刻     
期待share更多感悟

heyhey 发表于 2026-6-18 21:25
. 1point3acres.com 非常靠谱的感悟，lz的思考的挺深刻     
期待share更多感悟

结尾这三句让我感觉这也是AI写的……

短期看，这种方式可能会显得很快。尤其是简单任务，AI 生成一大段代码，你改改就能跑，确实有爽感。但长远看，它未必最有利于完成高质量工作，也未必最有利于自己的成长
这一点有同感,很多时候AI用的很爽,但是感觉自己啥也没干. 现在是职业生涯初期,感觉这么用AI完全没收获什么,可能还是得自己先想清怎么改,怎么测试,然后喂给AI对应的prompt

你这篇文章都是AI生成的，还有审的必要吗？