使用 AI 工作，人类才是限制效率的瓶颈。

分享一下我的一个经验。

因为 AI 效率高，我的习惯是先开一个主任务，给它足够清晰的 context,让它跑起来。前几轮运转都挺好。

但中间等待的时间我会想利用一下，于是又开一个线程处理另一个任务。

开头还好。

问题通常出在两个任务都跑了一段时间之后。其中一个会给你一个情况，需要你真正理解上下文，然后给出清晰的指令它才能继续走。但那个时候我的大脑其实飘在另一个项目上，甚至更糟，飘到因为等待 AI 处理时无聊去刷的 Twitter、读 newsletter,或者做其他杂事上。

这个时候再把注意力拉回那个上下文就很难了。就像一头大象已经看见香蕉走进香蕉地里，你再想指挥它回到原来的路上，几乎不可能。

于是我开始给不够的 context,让 AI 自己判断，这时AI产出的质量就开始下降。或者人离开电脑就直接中断了。下次重新捡起时，断点续传是不行的，需要重新预热上下文，效率自然也就降了下来。

所以我现在的判断是：同时进行的项目可以有两个，但一定要有一个主线。如果有辅助项目，最好是那种简单的、不需要太多上下文、不需要太多判断、基本只是确认的工作。不然脑力很快用完，项目质量也不高，关键是自己也知道没做好。