反常识的惊人发现
"METR组织的一项研究表明，对于熟练的开发者，在他们熟悉的代码库中工作时，使用 AI coding 反而会降低 19% 的效率。因为对话、等待 AI 输出和审查 AI 结果的时间，远超过了节省的编码时间。"
数据不会说谎
除了效率降低，AI编程还带来了意想不到的“副作用”。
-19%
开发效率
在熟悉项目中，AI的介入反而成为一种干扰。
2x
“摸鱼”时间
使用AI时，开发者的空闲等待时间增加了近一倍。
Yes
结果可验证
编程是少数能有效验证AI生成结果的领域，对就是对，错就是错。
抛开效率陷阱，拥抱真正价值
AI编程的意义远不止于写几行代码，而在于赋予我们全新的能力。
扩展个人能力边界
AI Coding最大的意义是让你无需精通所有语言和框架，就能快速上手新领域，将想法付诸实践。它是你的能力放大器。
重视架构设计
AI无法替代思考。一个“高内聚、低耦合”的良好架构，能帮你更好地控制上下文，这才是高效利用AI编码的关键。
善用模型组合拳
省钱秘籍：在Gemini CLI中，先用更强的Pro模型规划好任务的架构细节，再用更经济的Flash模型完成具体实现。
大厂打工更安全？
Windsurf事件警示：硅谷收购趋势可能是只带走核心团队。对普通“打工人”而言，去大厂或许是更稳妥的选择。
独立开发者生存指南
“不要总想做改变世界的东西，要务实。选择现实世界已存在的、用户习惯良好的地方，用AI为它增加价值或提升效率，这比做一个纯AI Native的产品风险低，更容易获得用户留存。”
— 来自《硬地骇客》的思考
最后的思考题
在AI巨头环伺的时代，如果不能纯粹依赖LLM本身，独立开发者真正的护城河应该是什么？