有点懒，又时不时有点感悟冒出来，那就想到哪说到哪好了。
AI的意义
- 使用者不再是基础员工，应该有意识提升自己为至少是小组长级的管理者了，需要管理多个“任务执行者”干活了
- 知识的乘数效应，即是新人的机会，也是经验丰富者的能力放大器，个人认为对后者的杠杆效应比新人更明显
AI还不能替代的部分事情
- 如何辅助架构设计：1 先用Ai辅助做一遍架构设计 2 人为确定架构的规则边界 3 再让Ai完成对架构的实现
- 责任归属
- 成为不了和其他部门沟通的嘴替，但可以成为你提供证据的武器库
- 需要自己对AI生成的代码进行评审
如何从0到熟悉
- 刚开始使用时，有一个磨合期，时间主要花在写Skill这件事情上
- 并行性，当Ai在干其他活的时候（代码review，重构等），开发者可以做自己其他的事情
- 蒸馏自己，在仓库中沉淀引擎规范、资源命名、性能预算与测试规则为 Agent Skill，可比泛化提示词更稳定地改善 Review
如何选择工具
- Claude Code负责设计，Codex负责执行，这种组合工作的说法不准确，Codex不一定能胜任
- Claude Code会沿袭作者的代码设计品味（奖励探索），而Codex会有他自己的品味（套模板），所以架构设计和代码重构Claude Code仍是毫无疑问的首选
- Deepseek则讲究成本，效率至上
如何实现经济性
- tokon消耗速度快慢是有技巧的，不同的Harness，套餐，应用场景，影响维度很多，但别太费心思，专注结果，别本末倒置
