未来文档的读者将从人变为AI

最近，我看到OpenAI 有个工程师分享自己Codex的玩法，他直接单开了个Obsidian仓库，把 AI 犯的错、跑项目的经验总结放进去，供AI参考，相当于AI有了长期记忆。

我也在高强度用AI，近 30 天的 Token 使用量已经达到了 30 个亿，创了历史新高，写代码这种活，确实挺费 Token 的，但要注意，Token 使用量是个虚荣指标，它并能用于衡量AI 产生了多大的价值，只能代表我们自己的工作量，我现在不管是需求文档，还是测试等各种文档，都是让 AI 去写，让它自己对着文档去读，我自己只做审核。

在没有 AI 之前，我们想做个需求，第一步就是给研发、设计同学看需求文档，对齐上下文信息，而现在都是喂给AI，让AI 帮我落地写代码，很多公司甚至有了新的变化，很多人不再像过去那样用文档提需求，而是直接搞出个demo，拿可演示、可交互的Demo和研发同学对齐，降低信息差，很多东西用文字难以描述，特别是交互这种东西。当然我说的这些是有限定场景的，像写公众号文章就不太能用这套逻辑，这种就不再我们的讨论范围内了。

现在 AI 的 Token 成本还没有下降，依然挺贵的，加上使用Codex这种顶级的Agent还是有点门槛，离走进千家万户真正帮大部分干活还是有一定距离，当那个“GPT时刻”到来后，大家就会面对如何更好的和AI协作的问题，文档一阅读对象从人向AI的转变，也只是范式转移的小环节，以后我们不光是文档，还有项目等各种数据，也许都需要给AI阅读，那么这时就会反过来倒逼我们去思考，到底什么样的数据结构，才能让AI更高效地理解和利用，从而更好的与我们写作。

过去，我们费尽心思让文档写得更清楚，消除和别人的上下文歧义，未来可能会反过来，当AI有了足够的上下文，我们不需要把文档写得很清楚，甚至或许都不一定要文档了。