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#判断力

5 篇 · 按时间倒序

2023 年我判断中国大模型没戏，三年后我发现少写了一个期限

中国大模型在 2023 年看起来很难追上，三年后，“没戏”的判断已经站不住。长期预测最容易漏掉期限，也低估了系统改变趋势的能力。

多数人不判断 agent，只是在吸收它的结论

判断力不是天赋，是可练的肌肉，练法就是“预测—对账”。派活前先写下你赌 agent 会怎么做、会在哪翻车；等它交活，先盖住描述自己猜，再对账。赌错那个点，正是最该盯住的地方。多数人只吸收 agent 的结论、不押预测，于是跑偏一年后才发现。

AI泔水之争：同样的烂代码，有人当武器有人当毒药

Mitchell Hashimoto 把 AI 生成的低质量代码当脚手架加速迭代，Anthropic 工程师说编程已被解决，另一篇文章却记录着新手靠 AI 产出超出自身判断力的产物——泔水不是问题，不知道自己在喝才是。

最好的 AI 使用者，是最不需要 AI 的人

同一个工具，资深工程师产出又快又稳，新人代码里却埋着三个月后才炸的坑。AI 是放大器，放大你已有的判断力——用 AI 提速的同时，在它帮不了你的地方花笨功夫。

当 AI 帮你绕过了所有坑——痛感消失之后，判断力从哪儿来？

AI 把所有坑都填平了，却也跳过了"踩坑→复盘→记住"的学习循环。直觉是被疼过之后长出来的条件反射，AI 的"干净输出"正在让新人失去学徒期、让老手的报警系统慢慢萎缩——主动给自己制造学习机会，是保持判断力的唯一方法。