当 AI 只要 30 秒就能写完文档,我发现自己成了瓶颈

以前我以为， AI 最大的价值是帮我写东西。

写文档、写代码、写方案， 速度都快得离谱。

后来用得久了， 我发现问题根本不在 AI 能写多少， 而在于， 人类能看多少。

AI 可以在 30 秒内吐出 200 页结构完美的 PRD， 但在真实工作里， 没有人有精力， 也没有人有耐心去逐字消费它。

我最开始的做法也一样： 让 AI 生成， 自己审核， 再生成， 再审核。

折腾几轮之后，我突然意识到一个荒谬的现实——

整个团队里效率最低的那个瓶颈，不是 AI，而是我自己。

以前生产是瓶颈， 现在理解才是瓶颈。

那一刻， 我坐在会议室里， 心里一震：

如果每次都等 AI 把几百页长文档吐完，我再去修修补补， 我永远都会被信息淹没， 团队也是一样。

于是， 我不得不开始设计规则。

在让它动手之前， 我先花时间， 把研发、测试、UI 各自的“注意力规则”给安排好。

哪些改动涉及底层逻辑，会带来系统风险，必须置顶； 哪些是前端交互边界，哪些是后端接口变更，需要彻底模块化拆开； 那些 AI 自动生成的、看起来正确但没价值的内容，直接在规则里裁掉。

I 我让 AI 变成精密的组装机器， 它不再“自由发挥”， 而是严格按照我定义的结构输出结果。

交到团队手里的东西， 不再是需要翻页的长篇 PRD， 而是前端、后端、QA 各自一眼就能定位自己信息的清晰索引。

开发的反馈很直接， 他们说： “看这个终于不累了。”

其实产品设计是这样， md文档是这样， PRD 也是这样。

很多事情背后， 其实都是同一件事—— 不是内容问题， 是信息组织方式的问题。

AI 负责制造， 我负责设计信息的结构， 让系统直接产出可以被消费的结果。

代码会越来越便宜， 文档会越来越便宜， 方案会越来越便宜， 但有一样东西， 正在升值。

判断。正在升值。

不是判断变重要了， 而是当所有生产变得廉价之后， 只有判断， 还能决定系统怎么运转。

去定义问题， 去设计框架， 去建立规则， 让系统持续产出能被人类高效消费的结果。

以前， 我们在已有内容里找答案。

现在， 我们必须先决定，答案应该以什么形式和结构出现。

生产正在自动化。 AI 没有让我少干活， 它只是把我的工作， 从生产内容， 变成了设计内容如何被生产。

世界正在发生某种重构。 以前， 我们习惯在现有选项里找答案。

现在， 我们要学会去定义题目本身。