北京
一位中年工程师最近做了个决定：把AI的用量拉满。理由很直白——他没法再像年轻时那样压榨自己，也不太可能去压榨实习生，排除这两条路之后，只剩下AI可以压榨了。
这不是一句玩笑。他承认自己的精力已经跟不上，无法靠延长工作时间来补产能，也不想靠加人手解决问题。于是他把效率的缺口，整个交给了AI来填。
用 /loop 把问题列表交出去
他分享的具体做法，是在实际项目里用 /loop 功能自动化处理任务。典型场景是项目中的提交和问题列表——这些活琐碎、重复、量大，手动一条条过非常耗时间。
交给 /loop 循环处理之后，他每天只需要花少量时间检查AI做完的结果。代价是Token消耗明显上升，但他认为这笔账划算：省下的时间和精力，可以挪去做真正核心的工作。
换句话说，他买的不是工具，是把自己从重复劳动里赎出来的时间。
把AI当成Todo列表管理器
更进一步，他提出了一种用法：让AI充当Todo列表的管理者，循环处理清单里的每一项。人只负责定义清单和验收结果，中间的推进过程交给循环去跑。
为了让这套机制稳定运转，他表示会把订阅费用提升，专门用于运行这些AI循环。这是一笔明确的、持续的成本投入，而不是偶尔试用。
从他的描述看，这套方法的前提是接受Token消耗，换取的是每天更少的介入次数。对时间被切得很碎的中年工程师来说，这个交换比看起来是成立的。
精力不足，是这套方法的起点
整条思路的起点，其实是对自身状态的清醒判断。他明确表示，由于年龄和生活状态的变化，自己已经无法像以前那样高效工作。
他没有选择硬扛，也没有选择把压力转移给别人，而是把AI当作产能的补位者。这种选择背后，是一种对时间资源的焦虑——时间有限，能做的事必须重新排序。
把重复的、可循环的任务交出去，把有限的精力留给判断和决策，这可能是很多同龄工程师正在面对、但还没想清楚的问题。他给出的答案很直接：既然压榨不了自己，也压榨不了别人，那就压榨AI。
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