我们应当比模型更累

# 我们理应比模型更疲惫 来源：https://newsletter.vickiboykis.com/archive/we-should-be-more-tired-than-the-model 最近，我在使用代理式代码生成时，总感觉对写出的代码逐渐失去掌控。 当一次代理会话结束时，我获得了编写代码的所有外在迹象，却完全没有手写代码时发生的内部过程（https://vickiboykis.com/2021/11/07/the-programmers-brain-in-the-lands-of-exploration-and-production/?utm_source=vicki&utm_medium=email&utm_campaign=we-should-be-more-tired-than-the-model）。 > 简单科普一下：人脑拥有多种记忆类型——短期记忆、工作记忆和长期记忆。短期记忆临时收集信息并快速处理，类似内存（RAM）；长期记忆存储你之前学过并收起来的东西，如同数据库存储；而工作记忆则从短期记忆和长期记忆中提取信息，将其综合、处理，进而得出解决方案。 > 当我们处理代码时（这里指的主要是阅读他人代码），所有这些过程会在我们脑中同时进行，以帮助我们理解编程环境。 这并不奇怪。代码生成的默认模式与技能保留（https://arxiv.org/abs/2601.20245?utm_source=vicki&utm_medium=email&utm_campaign=we-should-be-more-tired-than-the-model）是背道而驰的，尤其是它的用户体验让人联想到老虎机：拉动拉杆，获得奖励（解决编码问题的方案）。从某种程度上说，我们用一串 token 取代了社交媒体信息流，我很期待十年后阅读那些相关论文。 要从仅仅生成答案过渡到有意识地使用这一工具，确实需要付出额外的努力。当我在 X 上发帖说代理会话结束后我总感到头脑迷糊时，Oz 建议（https://ozwrites.com/?utm_source=vicki&utm_medium=email&utm_campaign=we-should-be-more-tired-than-the-model）我自己重写部分代码。 受此建议、关于放慢节奏的思考（https://mariozechner.at/posts/2026-03-25-thoughts-on-slowing-the-fuck-down/?utm_source=vicki&utm_medium=email&utm_campaign=we-should-be-more-tired-than-the-model）、使用 AI 更缓慢地写出更好代码（https://nolanlawson.com/2026/05/25/using-ai-to-write-better-code-more-slowly/?utm_source=vicki&utm_medium=email&utm_campaign=we-should-be-more-tired-than-the-model）以及 Mitchell 的采用之旅（https://mitchellh.com/writing/my-ai-adoption-journey?utm_source=vicki&utm_medium=email&utm_campaign=we-should-be-more-tired-than-the-model）的启发，我一直在尝试更审慎地使用这个工具，在开发过程中重新加入“摩擦”。 以下是我目前行之有效的方法： - 自己先写初始实现，然后让代理审查代码，再逐条阅读注释并手动修改 - 用代理不断追问我不理解的代码片段，并拉取相关文档和 PR - 要求代理思考两种实现方案，在两者之间做选择，同时对另一方案进行批评 - 把代理提出的实现方案转与他人讨论 - 在问题已经困扰我 20 分钟之后再开始使用代理 - 回头阅读书籍和学术论文 - 重新实现基础数据结构 所有这些方法短期内削弱了 LLM 生成代码所谓的“加速”效果——通过增加摩擦——但从长远来看，它们让我更擅长使用这一工具，因为它们巩固的是我自己的基础，而非基础模型的基础。 我们理应比模型更疲惫。