AI 最直接的变化，是缩短了从想法到第一版的距离。过去需要反复查资料、搭结构、写基础代码的工作，现在很快就能看到一个像样的结果。
速度带来的问题也很明显：当结果足够完整、语言足够自信时，人很容易跳过验证。页面可能漂亮但入口失效，程序可能通过检查却没有在真实环境运行，文章可能流畅却把没有发生过的事写得像亲身经历。
最危险的是“像完成了”
明显的错误反而容易发现。更麻烦的是那些九成正确的结果：路径差一个目录、移动端少一个导航、第三方规则已经变化、数据只在测试环境里存在。它们不会马上报错，却会在真正使用时暴露。
我保留给自己的工作
- 确认问题是否值得解决，而不是因为能做就开始做。
- 决定哪些信息可以使用，哪些涉及隐私和安全边界。
- 在真实环境里打开、点击、运行并检查最终结果。
- 面对冲突证据时重新判断，而不是维护最初的答案。
AI 适合生成候选、整理材料、执行清楚的步骤，也能帮助发现遗漏。但最后的责任不能交给一句“任务已完成”。速度只有和验证放在一起，才会真正节省时间。
我还在调整这套人机分工。暂时最可靠的原则是：让 AI 尽可能多做可检查的工作，把不可替代的判断和最终验收留给人。