先说结论：AI 不是让你更聪明，而是让你的时间分配变了。过去我花 60% 的时间在执行层（写代码、找文档、改格式），现在这部分被压缩到 20%，剩下的时间用来想清楚"做什么"和"怎么验证"。
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工作流的核心变化
我的工作大致分三个阶段：想清楚要做什么、把它做出来、验证它是否对。AI 在三个阶段的介入方式完全不同。
第一阶段：想清楚要做什么
这一步 AI 主要扮演"高质量对话对象"的角色。我把问题丢给它，它会帮我发现我没考虑到的边角情况，或者直接问我几个问题让我自己想清楚。
- 把模糊需求说给 AI 听，让它帮你列出潜在问题
- 用 AI 做快速原型，不是为了用，而是为了看清楚"哪里不对"
- 让 AI 扮演挑剔的用户，提前暴露漏洞
第二阶段：把它做出来
这是 AI 最直接提速的地方。写代码、写文档、找资料、整理格式——这些执行层的事情，AI 可以承担大部分。
我现在的习惯是：先把思路说清楚，再让 AI 写第一稿，然后我来审查和改。而不是从空白开始自己写。
第三阶段：验证它是否对
这一步反而是 AI 帮助最小的地方。验证需要你真正理解业务，理解用户，这是目前 AI 替代不了的部分。
哪些工具我每天在用
不列长单子，只说我真正高频在用的：
- Claude Code — 代码相关的一切，这是主力
- Claude（Web/API） — 思考、写作、分析，不涉及代码时用这个
- Notion AI — 文章整理和知识库管理
AI 真正拖后腿的情况
诚实说：AI 也会让你变慢。有几种情况我踩过坑：
- 问题没想清楚就让 AI 开始写，结果生成了大量方向错误的代码
- 太信任 AI 的输出，跳过了自己的理解，后面 debug 更慢
- 用 AI 做所有事，结果自己对业务的理解退化了
核心原则：让 AI 做执行，自己做判断。AI 是执行层的加速器，不是决策者。
后面我会陆续写更多具体的工具使用细节，以及我在不同业务场景下的工作流拆解。欢迎通过邮件告诉我你最想了解哪个部分。