有了足够强的模型，只要有想法和几句提示词，搭一个个人项目比过去容易得多。
页面能打开，接口能通，README 写得工工整整，启动起来像个正经产品。那会儿我真心觉得自己在变强，甚至有一种一切尽在掌握的错觉。
直到有人问了我一句：这些代码，合上电脑之后，你还能讲清楚几个“为什么”？
我当时卡住了。
功能当然讲得出，但为什么要在这里开事务、状态机为什么这么设计、WebSocket 消息堆积时为什么先丢弃最旧的那条，我答不上来。代码能跑，主要是模型把坑填平了；这套架构在权衡什么，我其实没有真正想过。
就算同时开了好几个 Agent，一个写代码，一个查资料，我坐在中间调度，看着像统筹全局，底层的取舍经不起追问，拿到的也只是虚假的掌控感。
遇到缓存一致性、接口幂等、事务边界或部署回滚这类硬问题，我的第一反应往往是“换个简单的，做个新 demo 吧”。新 demo 很干净，不碰并发也不碰脏数据，跑起来还顺畅好看。于是手头的项目越来越多，每个都光鲜，工程能力却没有跟着长。就像买了一大摞书，塑料封皮都没拆，还安慰自己每天都在看。
一直被模型带着走，很难形成自己的判断。后来我把这些困惑和模型复盘，结合自己的状态，定了三条：
- 主动收敛。同一时间只留一个主项目和一个兴趣项目，其余全部冻结。有新想法先记一句话，不急着开新仓库。
- 每周弄懂一个悬而未决的问题。不要求马上有终极方案，但对它的认知要比周初更明确。哪怕结论是“我已经排除了方案 A 和 B，问题出在客户端消费与服务端队列之间，后续方案待定”，这一周的投入也算数。
- Agent 可以写代码，但我必须能接管。模型写完后，我自己走一遍执行流程，改一个分支条件，看改动后的表现。自己没法接管和排错，就不算掌握。
靠 AI 辅助开发，最要提防的是对 AI 的盲从。我不是要证明不用工具也能写。不管代码由谁生成，我都得能理解需求、评估方案、识别风险，并且自己负责验收。
后来一次实习面试，面试官问我：普通人拿到这类 Agent，能直接做好开发吗？
我的回答是：工具能降低入门门槛，但很难直接做好开发。瓶颈一直在于知不知道自己在解决什么问题、每一步在付出什么代价，会不会敲语法倒在其次。