今年 10 月 27 日，Orestis Ioannou 导出自己 2019 年 1 月到今年 10 月的 GitHub 贡献日历。到这天，今年以来已经贡献 2102 次，超过 2021 到 2025 年的任何一整年。Orestis Ioannou 博客
八月最夸张：427 次贡献，是这条时间线上最忙的一个月。2022 到 2025 年，每年只有一天贡献达到 24 次；今年到 10 月 27 日，这样的日子已经有 16 天。
按职位，这条线本该往下走。2025 年 8 月，Orestis 升任 Bold.org 技术副总裁，前五个月月均 111 次，12 月只有 50 次。副总裁不做功能开发，图应该更平。
结果今年拐了回去。更意外的是三月。这位副总裁觉得自己在休息，那个月仍有 203 次贡献，接近首席工程师时期月均 114 次的两倍。
原因写得很具体：现在同时开着几个 agent，一个改代码，一个查线上问题，一个过 review，一个做以后要用的调研。没有哪个一直需要人守着，但每一个都时不时需要人回应。
那句「时不时」就是问题所在。每回应一次，就要把另一个问题、另一个仓库、另一组决定重新装进脑子。活没有变难，是切换变密了。Orestis Ioannou 博客
省下来的时间去了哪？一份汇报从零写到成型要 4 小时，这 4 小时就是领导心里给这件事标的成本。现在 1 小时出初稿，成本缩水，任务上限跟着抬高。知乎
省下的时间不会空着，很快会被下一批活填满。多出来的三小时，通常变成「再加一版备选」「再补一个竞品对比」「再出一份 PPT 解读」。
更隐蔽的一层，是剩下的活变了。AI 接走的是照规格写代码、按模板填报告、排版幻灯片；留给人的，是需求最模糊、最需要全神贯注、最牵涉人的那部分。
写一个 for 循环是肌肉记忆，想明白为什么要这个 for 循环才是难的。机械活看着无聊，却刚好让脑子有空换气。现在换气的缝没了。
还有「完成」这件事。改一版几乎不花时间，排版不花时间，再出十个方案也不花时间，于是永远没有一刻可以心安理得地说「够了」。
过去卡住人的是精力，改到改不动，也就停了。现在能力的天花板被掀掉，只剩下不断抬高的预期。
而且，人对效率的判断也不可靠。METR 在 2025 年 7 月做过随机对照实验：16 名资深开源开发者，246 个真实任务。开始时，开发者预计 AI 能让自己快 24%，做完后自评快了 20%，实测却慢了 19%。METR
2026 年 2 月 METR 又补了一轮，57 名开发者、800 多个任务，承认原设计有选择偏差：30% 到 50% 的开发者会主动回避「AI 两小时、人工二十小时」的任务。知乎
已经凑不出真正不用 AI 的对照组。至少说明，感觉快，不等于真的快。
那位副总裁没有给出解法，只说自己「还没找到平衡」。但数据里藏着几个可以下手的地方。
一是先定「可以了」，再开 AI。把验收标准写在前面：要几个结论、多长、给谁看、哪些必须人工核。到线就停，不默认「再改一版」。
二是把省下的时间先划走。不划走，它一定被新活填满。哪怕只是每天留一小时不接新任务，或每周留半天做复盘，也要在任务进来之前先占住。
三是控制并行数。这种累不是因为任务难，是因为同时装着太多任务。一次只开一个 agent、一件事，做完再换，比同时盯四个更快收工。
最后，把 AI 用在「能验收、可并行」的环节：找资料、搬数据、对格式、出初稿。判断、取舍、担责留给自己。工具能帮你省力气，但它不会自动帮你守住下班的边界。知乎
回到那张图。最扎眼的不是 2102 次贡献，是三月——Orestis 以为自己很闲，仍有 203 次。AI 把「能做」的事变多，却不会替你删掉「该做」的那一栏。省下来的时间归谁，得在下一件活进来之前就定好。
