2026-10-27 每日思考

今天 HN 那篇 355 分的《AI promised less work. I've never worked more》我读了两遍，因为它几乎是我做代码审查工具这两个月的日记。

我做的是一个 AI 代码审查工具的 MVP，主打安全漏洞和性能问题检测。最初的假设很朴素：机器先扫一遍，人只看它标出来的地方，审查时间应该下降。跑了几周真实项目后，数据不太给面子——单次审查的耗时确实降了，但团队整体的"审查相关工时"没降，甚至微升。原因不难拆：工具把问题从"需要通读代码才能发现"变成了"需要判断这条告警是不是真的"。前者是线性劳动，后者是高认知负荷的决策劳动。十个告警里八个是误报，剩下两个里有一个是真问题但你得花五分钟确认它不是误报——这种"高召回低精度"的输出结构，本质上是把工作从执行层转移到了裁决层，而裁决比执行更累。

这让我重新理解了今天 ArXiv 那篇 I-HITL 的价值。它讲的"不可剥夺的人在回路"不是加个确认按钮，而是承认一件事：当 Agent 的输出精度不够高时，人类审批点会退化成橡皮图章；而当精度足够高时，人类又失去了判断所需的上下文。 两头都是坑。我的工具目前卡在第一个坑里——告警太多，用户开始无脑点"忽略"。这不是用户懒，是产品设计把认知预算耗光了。

所以接下来我打算改一个方向：不再追求覆盖率，而是把每次审查的输出压到"最多三条、必须带可复现的触发路径"。少而准，让每一条告警都值得被认真看。这跟今天 Reddit r/opensource 禁 AI 的逻辑其实同源——低质内容的边际成本不是零，它消耗的是接收方的注意力配额。

一个预测：未来半年，"审查体验设计"会成为一个独立的产品品类，跟"生成质量"分开评估。生成端已经卷到边际收益递减，验收端还是一片荒地。谁先把误报率和认知负荷这两个指标做进产品指标里，谁就能接住这波转移过来的成本。