北京
AI编程工具正在变成五星酒店客房服务——你随口点份"小改动"，眨两下眼，账单已经系上了领结。
Claude Code、OpenCode、Cursor、Copilot，随便哪个。我们现在活在一个诡异的时代：一个念头还没成型，补丁已经跑通了；过去要开三个浏览器标签、翻两篇Stack Overflow、对着键盘默默崩溃的事，现在一杯咖啡还没凉透就聊完了。
尴尬的是，这玩意儿真管用。于是你用上瘾了。一旦上瘾，经济账就从理论变成现实。Token上限、会话限制、速率限制、高级模型、长上下文、反复重试、代理给另一个代理写更新，写得像在给没人问的论文答辩——每敲一个提示词，旁边都坐着个想象中的CFO盯着你：确定要问这个？便宜模型干不了？改个变量名也需要前沿模型的推理能力？烦人，但烦得有理。
这开始改变我的工作方式。问题变少了，怪点子不试了，提示词要攒给"正经"工作——明明这工具本该让开发更轻松，结果反而让人束手束脚。
我想保留AI编程的魔力，又不想把每次迭代都当成小型财务事件。想重构、实验、随手扔掉、问蠢问题、问好问题，像个正常开发者那样，而不是每个提示词都要填采购单。
问题不在贵模型本身。它们贵是因为好用，烦人，但公平。做架构决策时，我想要房间里最聪明的大脑；安全审查时，请派个成年人来；调试那种带着DNS、IAM和悔恨气息的生产故障，行，召唤神谕吧。
但更新文档？路由任务？排实施计划？把东西挪个位置跑个测试这种纯机械操作？这大概不需要最贵的那档模型。
"盖章文件"的比喻就是这么钻进我脑袋的。让前沿模型干每个杂活，就像让资深工程师去订书机订文件。他能干，可能还干得漂亮，甚至订书钉都有优雅策略——但财务上、精神上、运营上，总有什么地方脱轨了。
困扰我的不是质量，是分配。我们把每个AI任务都当成需要同等推理水平、同等上下文、同等预算的事来处理。方便，是的。也是一种非常昂贵的懒。
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