AI 时代，迭代速度就是竞争力

作者： Jiakang Huang

在 AI 时代，项目的迭代速度和数量，正在变成最重要的能力之一。

现在仍有很多人抵触 AI、不信任 AI。这恰恰是机会：谁能更早掌握它、用好它，并持续从中学习，谁就更容易做出成绩。

下面是我自己摸索出的几条提速方法。

1. 多线程：从”执行者”变成”管理者”

不要只开一个对话、等它做完再做下一件事。同时开多个 session，让它们并行处理不同任务，你自己的角色就从”干活的人”变成了”分配任务的人”。

这对自己是个挑战，需要两种能力：

• 规划能力：把一件大事拆成几块可以并行、互不依赖的小任务。
• 取舍能力：判断哪些事值得并行，哪些必须你亲自盯着，哪些可以先放一放。

当你习惯了当管理者，同样一天能推进的事会成倍增加。

2. 保持好奇：主动探索 AI 的新功能

AI 工具的更新非常快，每隔几周就有新功能、新用法。很多能大幅提效的功能，只有主动去试才会发现。

保持好奇心，看到新功能就花十分钟试一试，想想它能放进自己的哪个工作流程。这十分钟往往能换回之后几十个小时。

3. 给不同任务配不同的模型

不是每件事都要用最强、最贵的模型。按任务类型去配模型，既省钱，也省时间：

• 琐碎的日常小事（查资料、整理格式、简单问答）：交给 Haiku 这类又快又便宜、也足够聪明的小模型。别小看这一点，人的等待时间和注意力都有限，响应快本身就是效率。
• 需要深度思考的架构和方案设计：交给推理能力最强的模型，比如 Fable。
• 写代码、落地需求：交给擅长执行的模型，比如 Opus。

每个人的需求和场景都不一样，没有标准答案。关键是多用、多比较、多思考，慢慢找到适合自己的组合。

AI 不会取代会用 AI 的人。越早开始，复利越大。