在备考认证、搭建一个自己只懂理论的智能体、以及等待一条还没按自己意愿自动化的流水线之间，我反复撞上同一段空白：AI在写代码，那我到底在做什么？

这篇文章就是回答我自己的问题，也想请你多丢几个想法进来。如果你还在每一步都手把手盯着AI改方法、加环境变量，那这篇不适合你。但如果你已经受够了全程陪跑，大概也撞上过同样的困惑。

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AI写代码的5到20分钟里，人该做什么

AI写一段代码可能只要5分钟，也可能要20分钟。这个时间窗口彻底改变了我们过去为了真正高效而需要的深度专注块。我们已经不再经常一头扎进代码库，那么这些时间拿来做什么？

下面是我的一些做法和想法，覆盖个人项目和工作场景。个人项目没有截止日期，工作场景里企业恨不得昨天就完成部署。

先坐住，别急着让AI停下来

老实说，这一项我做得很差。我总想在任何时刻都做点什么。但我也承认，有时候我造成的糟糕输出，正是我们常常怪到AI头上的那种：拿到第一个看起来合理的东西就往前走，没有在每一步停下来考虑所有选项。

我会发现自己中途停止生成，或者撤回前面说过的话。其实我本可以对着问题陈述多坐一会儿，想出一个比第一个答案更好的方案。这也是这份清单里唯一能让下一轮运行变得更好的选项，而不是单纯填满时间。多陪问题本身待一会儿，意味着在差异对比出现之前，我已经知道自己会拒绝什么。

这一项对我来说也很难做到，因为它感觉就像什么都没做。

盯着方向，而不是盯着代码

我现在比以前少做很多这样的事。以前我会盯着输出，随时准备哪里出错。后来信任增长了，当然它现在仍然偶尔会搞砸，但这不意味着我要回到每一步都盯着的状态。

如果我在看，我看的更多是方向，而不是代码本身。它有没有碰对文件系统的位置？如果我要求改颜色，AI却去改了一个数据文件，那就是哪里出了问题的线索。还要留意测试，因为它会很乐意把测试改得跟代码一致。

把零碎时间喂给认证和文档

拉取请求评审、企业生产请求、测试文档，所有那些在流水线还没按你想要的自动化时伴随部署而来的事情，都可以放在这里。你懂我的意思。

我目前正在备考GCP架构师认证，所以很多空出来的5分钟时间块，我会看一小段视频，或者做一道练习测验，更可能只是做完其中一部分。