最近有个现象值得关注：当开发者被允许使用AI工具时，完成同样任务的时间反而增加了19%。这与开发者普遍认为AI能提升效率的直觉，以及专家们可能的乐观预测形成了反差。更值得玩味的是这种“认知差距”：开发者最初期望AI能带来24%的速度提升，而在实际体验到19%的延迟后，他们仍然相信AI让自己快了20%。这就像我们在生活中常遇到的“技术依赖错觉”——明明工具就在手边，为何效率反而不升反降？

#AI工具 #开发者效率 #技术依赖 #人机协同 #创造力

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Tw93

10小时前

Repomix 这款工具不错，它可以将你的整个代码库打包成一个 AI 友好的文件，当你需要将代码库提供给 LLM 或其他 AI 工具，如 Claude、ChatGPT、Gemini 时，就挺适合的。

Maollar喵乐

1天前

我也在那样的环境中长大。小时候家里只要有一点大的声音，我都会条件反射地害怕，以为又是来找我的。那种长期的紧张感，让我很难长时间集中注意力——我总是在担心、在预判，于是注意力不断被打断。这让我在早期的学习里吃尽苦头：其实我很聪明，也能很快理解题目，但就是因为专注力不稳，常常因为小错误前功尽弃。可慢慢地我发现，这种“分散的注意力”也带来了另一种能力——创造力。因为脑子里总是开着很多“窗

Y11

1天前

在我看来，好的爱好就像一条没有终点的成长之路。它能让你沉浸其中，不断提升技能和认知，这种进步永远没有上限；它能让你在专注中进入一种“心流”状态，忘记时间的流逝；同时，它还会自然地把你和一群志同道合的人联系起来，形成温暖的社交圈。对那些站在行业前沿的人来说，这样的“爱好”往往也是他们保持创造力的秘密。就像有人沉迷于拆解机械手表，在零件的咬合与重组中理解精密工程；有人醉心于研究不同语言

Y11

1天前

技术工具的迭代，本质上是让生产效率提升，而真正决定价值流向的，始终是“稀缺性”。就像过去工业革命时，机器普及后，掌握管理、市场和技术方向的人，依然掌握着资源分配权，而非仅仅会操作机器的工人。 AI确实能帮助工程师快速实现代码逻辑，比如自动补全、调试、生成基础框架等。但这并不意味着工程师的核心价值会降低。相反，AI处理的是“执行”层面的重复劳动，而工程师需要负责“定义问题、拆解逻辑、评

Morris

1天前

无需羡慕别人，其实你本来就很优秀：床上很乱的人，比床上整洁的人，创造利益高出50%。经常迟到的人，比不迟到的人，幽默感要高出70%。饭量大的人比饭量小的人。情商要高出90%。丢三落四的人，更淡泊名利。爱睡懒觉的人，更具有同情心。其实你也很优秀。