顶级模型，才是生产力！

问题描述：

分享下想法，各位佬见笑哈
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最近公司放开了顶级模型给员工免费使用，虽然有调用限量，但对日常开发来说基本够用。

一直以来，公司都在大力推广 AI，也要求员工使用 AI，甚至绩效考核里也会包含 AI 相关的部分。上头下了指令之后，越往下越能感受到一线 leader 的 push。这种趋势并不陌生，也不排斥，只是一直没有太强烈的感觉。

过去一年里，日常开发中也在使用 AI，不过用途很局限，只是辅助我开发。它确实能提效，但那种提效只是锦上添花，能少做一点重复劳动，很难让我产生那种“工作方式要变了”的感觉。

所以我对 AI 在工作上的提效相对比较平淡。

直到最近，公司放开了顶级模型。

拿它去实际开发了一个小的需求。原本只是试试水，没想到超出预期。它生成的代码大概有 70% 被我真正用上了，很多不用更改就能直接实用。

这会才意识到，问题可能不是以前不会用AI，也不是 AI 这件事本身不行，而是——模型能力没到那个阈值的时候，它确实只能算一个提效工具；但一旦跨过那个阈值，它带来的就不只是提效，而是生产力层面的变化。

这种变化最明显的地方，在于它开始真正接管一部分开发工作。

比如搭代码骨架、梳理调用链、生成初版实现、做一些重复但不复杂的改造工作。以前这些事情虽然不难，但就是会花时间、磨精力。现在顶级模型可以先把 60%、70% 的部分铺出来，我要做的更多是审查、调整、修正和收口。我似乎是导师，它是我学生这样的一个角色。

这时候，人和 AI 的分工就开始发生变化了。

以前是我主写，它来辅助。
现在是它先写，我来判断。

这种感觉其实很微妙。

不是说程序员就被替代了，而是你会明显感觉到，工作的重心正在从“亲手完成每一行代码”转向“定义问题、约束结果、审查质量、做最后决策”。代码依然要懂，业务依然要懂，边界依然要自己把控，但不再需要什么都从零开始。