解决方案可能是取消我的AI订阅

我正在尝试列出所有我用AI构建的美妙事物：一个用Rust写的语音识别系统，一个邮件存档渲染和引号折叠工具，一个基于GStreamer和Qt Quick的Jellyfin桌面克隆，一个用Python和yt-dlp做的Invidious克隆，一个从Wine源码移植的、用FLTK写的忠实于Windows 95记事本的克隆，一个用OpenCV从公共街景摄像头统计交通流量的机器视觉项目，一个Claude UI的克隆（用Python还是Rust我忘了），一个我从未打算构建却真的在获取流量的地方新闻网站（Python/Flask），一个基于现有多人游戏协议用Three.js做的3D赛车游戏，一个Python的投资回测器，一个Lightroom UI的HTML克隆（惊叹于结果但从未做后端），一个Qt或GTK的Markdown查看器（我也记不清了），一个用GTK和C写的笔记本电脑桌面环境替代世界时钟小部件，一个JavaScript网络同步音频播放器，一个从Android应用逆向出来的中国IP摄像头的Rust客户端，一个相当大的SaaS项目（用Rust），还有大概50个我已经删掉的项目。

除了那个SaaS，几乎没有一个是有用的，我也不想维护它们。我意外地经营了一个新闻网站，这绝对是一种负担。诚然，它帮我“学习了AI工具”，我也用了很多这些工具，但我并不需要它们。我无法承担维护它们的成本——无论是时间、承诺、信念、注意力还是花费token的意愿。我本意不是要构建这些东西。通常Claude会话开始于“为X写个快速脚本”，一小时后结果并不是X的快速脚本，我的问题也没解决，无论当初的痒点是什么。

注意力是你所需要的一切

关于最后一点，这项技术对注意力来说是可怕的。它是一个热核级别的ADHD放大器，我在每一个成年朋友身上都看到了同样的效果。人们同时开着三个屏幕，处理着完全无关的“项目”，这些项目几乎没有希望维护，对结果也缺乏承诺，时间显然被浪费了。最近至少每个月都有人给我发截图，展示他们正在做的某个超棒的工具。我会说“哇，真厉害”，发件人显然很自豪和热情。我尽量不问，但总是在想“你打算怎么推广它？”，因为当这个问题被问及工程师时，答案自LLM出现之前就没有变过。

我最近参加了一次面试，当AI使用的话题出现时，面试官回答说“哦，我们挺轻的，每个人最多有5个房间来管理他们的代理”，我立刻感到胃部一紧。使用Claude几个月后，我隐约感到了这种影响。后来我把订阅降级为Pro，相信配额限制会缓解过度使用。然后Claude经历了一段糟糕的服务期，我转到了Codex。Codex的CLI比Claude的好得多，也明显更快。然后使用量又开始回升了。

这项技术，当被精心打磨时，确实令人惊叹。让它零样本地为一种深奥的语法实现解析器，用深奥的语言编写，并带有完整测试，它就能完成。但现在的工具完全不会促进那种明智使用所需的专注。几乎所有供应商和工具都意在相反：更多使用、更多token、更多输出。向ChatGPT问一个简单的“是/否”问题，你会清楚地看到它硬编码了相关的后续问题，以促进过度交互。在5分钟内倒出一万行未经测试的Python/JS垃圾对谁都没好处。想到这正在每个商业环境中同时发生，就令人恐惧。

摩擦 = 专注，专注 = 产品

我早期的AI实验之一是探索AI作为马歇尔·麦克卢汉式的透镜，将语音识别连接到管道另一端生成博客文章，相信这会鼓励我捕捉想法。我只需要按下Telegram频道中的语音笔记按钮，就会弹出一篇Opus格式的文章。输出是毫无约束的垃圾。因为努力被消除了，承诺也随之消失，随之消失的是专注，以及任何有意义的产品。优质的写作不是简单通过透镜投射的会话式英语：会话式英语是低比特率的噪声，优质写作试图用更精练的概念捕捉高比特率信息，而这在我开始之前就应该显而易见的。我曾考虑将这个管道重新用于捕捉私人笔记，但我并不需要私人笔记。它颠覆了噪音被遗忘的自然过程。这只是更多的工具滥用。

由此，只要质量还重要，我相信手写永远不会过时。我们正走向危机，我不认为答案是“更好的模型”或“更好的工具”。Cal Newport将其与伪生产力联系起来：发言者认为数字生产力工具（包括AI和电子邮件）常常造成“数字生产力悖论”：它们让单个任务更快或更容易，但可能让知识工作者更忙碌、更分心、整体效率更低。他引用的研究表明，AI用户在电子邮件、消息、聊天和业务管理工具上花费了更多时间，而专注于不间断工作的时间却更少。他的核心论点是，旨在减少摩擦的工具往往增加了浅层任务和上下文切换的数量，从而削弱了深度工作和高价值产出。他解释说，这是因为知识工作经常依赖于“伪生产力”，即将可见的忙碌视为真实价值的代理。数字工具通过让人们显得活跃来强化这一点：发送更多消息、产生更多草稿、参加更多会议、生成更多工作制品。为了避免陷阱，他建议衡量实际成果，识别工作中的真正瓶颈，并将深度工作与浅层工作分开，以便数字工具支持有意义的进步，而不是消耗注意力。 ——🤖

这些经历让我对所有工具的使用有了新的认识，因为归根结底，这并非关于“更快的开发 = 更多的应用”或“更快的电子邮件 = 更多的交流”是可取的目标。一般来说，它关乎生命中的一个单位时间，以及如何有意义地度过它。目前我不知道如何管理AI，除非限制使用，因为一个以最小输入和无摩擦产生廉价奖励的工具只能是一种负债，而实现这一认识可能是迄今为止AI唯一的真正贡献。

David，2026年5月31日星期日14:31:04