使用 AI 呢其实就相当于雇一个人给自己打工。如果接受了这个比喻，很多事情就容易理解了。
我总会问：廉价的模型是做不对的一加一吗？模型能力差，但他也是可以做一些工作的。所以重要的问题是——工作和能力是否匹配。
没必要鄙视国内模型，其实国内最新的那些模型编程能力还不错了。如前文（ 【我的 AI 观察报告】2026-01-21（工具和模式） ）中的模式区分，如果你采用 IDE 模式，这些模型已经足够胜任，毕竟分配的都是小任务，可控性高。
这就好像……只有一个小小的办公室，只雇佣了一个实习生，我俩每天面对面，他做完一个小任务，我就立刻看一看，甚至他做的过程中我也忍不住盯着。出问题我能及时纠正，所以也不会造成太大影响，进度慢，但是在推进。可是我花费的成本也低啊！实习生说了，不在乎工资，重要的是学习的机会。
如果给我一个业界顶级大佬，那我肯定不用这么详细的交代任务了，我说一个方向，他方方面面都给弄好了，甚至还为下一步做足了准备。我再仔细盯着就没必要了（当然，对于我来说，重要的是学习的机会）。
这读起来是玩笑，但是实际经历起来会发现工作方式和心态都会有非常大的差别。
- 面对实习生：不厌其烦的叮咛，检查，把任务分的极其细碎，任务完成后要仔细的校验（奶茶里放的是糖不是盐吧
- 面对大佬：你做事我放心 ，我不多说了，免得干扰你工作，我先去楼下公园和大爷们喝喝茶（其实发愁到哪里去抠出钱来发大佬的工资
Claude 写代码爽啊，任务列表丢进去，不用管了，完成的时候基本达成 95%，检查一下，把修复意见写入下一轮任务就行了。推进速度简直起飞。这种状态下谁还会想看代码，我跟着读都跟不上。
就是额度啊！我现在在考虑要不要半夜设个闹钟 ，以便实现极限压榨。
但总体上，用了它不想用别的了，等待的时间我闲下来了，而开发进度也上去了。这大概就算是吃上好的了吧。
但，以前用其他模型的日子也没有白费，怎么写任务，怎么更好的生成任务列表，怎么操作工具，怎么质量监督……方法论是非常重要的，这些经验还得从实践中获取。
大佬很强，大佬带我飞，那我也努力，不能做大佬的配重（
建了个群
用来一起探讨 AI 相关的内容，当然观察报告依旧会更新，因为我需要汇总成长文来记录自己的思想
