枪战英雄
99.99M · 2026-03-28
这段时间我几乎天天用 AI。写东西用，改 bug 用，做自己项目也用。
刚开始确实挺爽，感觉像突然多了几个助理。
但用着用着，我发现一件很尴尬的事：
大多数人根本不是在"使用 AI"，只是把聊天这件事聊得更勤了。
说难听点，就是以前低效瞎搞，现在变成高效瞎搞。不是升级，是重复劳动提速了。
起因是一个很普通的 bug。
订单筛选逻辑出了问题：新注册用户被识别成老会员，老用户被识别成新会员。
我第一反应是打开 AI，问了一句：
现在回头看，这种问法挺蠢的。没有现象，没有复现步骤，没有对比，上来就猜。
和那种一句话甩锅的同事没什么区别——"哥你帮我看看哪里不对。"
后来我强制自己按流程来：写清现象 → 写复现步骤 → 对比预期和实际 → 看接口返回 → 看 SQL 条件 → 最后才改代码。
结果很快定位：注册时间判断写反了。
bug 本身很普通。但我意识到一件事——这套流程，我以前从来没留下来过。
我一直在用 AI 解决问题，但没有在积累方法。
每次对话结束，对话就消失了。下次遇到类似的问题，重新解释，重新猜，重新走一遍。
用得越多，重复越多。你以为在进步，其实只是重复输入。
每次对话结束，我会补一句：
然后只拿两样东西：
会话归档版——背景、问题、分析过程、结果。用于复盘。
经验蒸馏版——场景类型、标准流程、常见坑、可复用 prompt。用于下次直接调用。
存的结构很土：
agent-memory-system/
├── session-logs/ ← 完整对话归档
├── distilled-cases/ ← 提炼出来的经验
├── prompts/ ← 可复用的提问模板
整个过程不到一分钟。
想全存——结果垃圾爆炸，什么都找不到。
不分类——和没存没区别。
写流水账——"今天改了个 bug……" 这种是废的，存了也没用。
只存三类东西：能复用的、有方法论的、够典型的。其他的让它消失就好。
不再重复解释同一个背景。遇到类似 bug 不靠猜。写作风格开始稳定。AI 从一个聊天工具，慢慢变得更像一个系统。
核心就一件事：
AI 的价值不是回答快，而是你有没有把一次对话变成下次还能用的东西。
大多数人以为 AI 提升的是效率。
真正拉开差距的，是你有没有把聊天记录变成工作资产。
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