北京
改一行代码，要不要先跑一遍完整的AI编程流程？Matt Pocock给出的答案很直接：改动小，就别折腾。
他抛出的问题本身就是一个选择题——面对一段代码，你该用 /grill-with-docs、/wayfinder，还是干脆一次性让AI写完？这三个选项对应的是不同重量的流程，而选哪个，取决于你这次要改的东西有多大。
小改动，别上重流程
Pocock的第一个判断标准是diff的大小。如果diff很小，就不要用/grill-with-docs。
他的理由不复杂：/grill-with-docs这类流程的价值，在于帮你避免"AI把东西造错了"的情况。可如果AI要造的东西本身就很tiny，那这个出错成本几乎为零。既然犯错代价趋近于零，为它套上一整套流程，就不划算了。
所以在这种情况下，一次性让AI把代码写完，反而是更合理的选择。
流程重量该跟着改动规模走
这套思路的核心，是把流程的"重量"和改动的"规模"对应起来。改动越大，AI跑偏的代价越高，越值得用/grill-with-docs这类流程提前把方向问清楚；改动越小，跑偏的损失越小，流程本身带来的时间成本反而成了主要支出。
Pocock没有把三个选项排成一条固定的流水线，而是让它们各自对应不同的场景。选择哪一个，先看这次diff有多大，再看这个改动一旦做错，你要付出多少代价。
换句话说，流程不是越完整越好，而是要和任务匹配。小任务配重流程，多出来的步骤就是纯损耗。
先量diff，再选工具
对日常用AI写代码的人来说，这个框架的实用之处在于它给了一个可执行的判断顺序：先看diff，再决定要不要grill。
diff小到一定程度，直接一次性写完；diff大到AI容易理解错方向，再上/grill-with-docs把需求问清楚。至于/wayfinder，它同样属于这套按规模匹配的选择题里的一个选项。
Pocock没有给出一个放之四海皆准的答案，他给的是一把尺子——量一量你这次的改动，再决定用多重的流程。
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