“AI会还给我们时间”——这是当初的说法。少写样板代码，把无聊的部分交出去，早点回家。
我不抱怨工具。现在所有工程工作我都用智能体（agent）来做，我也写过这套工作方式怎么演变、为什么我仍然逐行读代码。两年前不值得开工的事，现在我能查清楚、能交付。
但今年某个时候我注意到：我干得比以往任何时候都多，而且感觉更沉。不是因为哪一件任务变难了，是因为任务同时变多了。
作为全栈工程师，正常一周是两三个正经任务：一个功能、一个难缠的 bug、也许一次迁移。每个都需要专注，但我脑子里一次只装一个，做完再换下一个。
现在一周完全不同。我并行跑着好几个智能体：一个在改代码，一个在查生产环境的问题，一个在过评审，还有一个在做我之后要用的调研。它们不是时刻都需要我，但每一个都会时不时需要我。
那个“时不时”就是问题所在。每个智能体最终都会带着一个问题、一份待批准的计划、一个待读的 diff 或一个待理解的结果回来。回应就意味着切换上下文：重新加载另一个问题、另一个仓库、另一组决策。
一周两三个正经任务是熟悉的累。同时带多个智能体是另一种累。注意力被摊到更多问题上，在它们之间来回跳，精神消耗大得多。
我把 2019 年 1 月至今每个月的 GitHub 贡献日历拉了出来，并标出我在 Bold.org 的职位变化：2020 年 1 月入职，任全栈工程师至 2022 年 8 月，之后任首席工程师至 2025 年 8 月，此后任技术副总裁。这些是 GitHub 的贡献计数，包含私有工作，混合了提交、拉取请求、评审和 issue，是活跃度的粗略信号，不是价值的度量。2019 年是不完整的基线：入职 Bold.org 之前那家公司用的是自建 GitLab，GitHub 只记录我在它之外做的事。但曲线的形状很难忽视。
曲线前半段符合预期：
- 我在 Bold.org 编码最忙的是早几年。2020 年是最高的一年，2711 次贡献；2021 年降到 1839，2022 年降到 1498。
- 首席工程师那几年平缓且更低。2022 年 8 月到 2025 年 7 月，我月均 114 次贡献，而全栈工程师时期是 173。最低的一年是 2023 年，1189 次。
- 刚当上技术副总裁的几个月看起来一样。2025 年 8 月到 12 月月均 111 次，2025 年 12 月是入职以来最安静的月份，只有 50 次。
做首席工程师时，我的工作更多流向架构、概念深挖、搭项目和规划，而不是修 bug 或迭代功能。升任技术副总裁延续了这个转向，功能工作更少。至少直到 AI 出现之前是这样。
然后 2026 年发生了：
- 我回到了全栈工程师的节奏。截至 10 月 27 日已有 2102 次贡献，超过 2021 至 2025 任何一个完整年份。2020 年同期我是 2371 次，所以 2026 年接近我最忙的一年，但没有超过。
- 2026 年 8 月是整条时间线上最忙的月份：427 次贡献，此前的高点是 2020 年 4 月的 319。
- 我的日常强度回升了。2022 到 2025 年，工作日的贡献中位数是 3 或 4 次；2026 年是 7 次，接近 2020 年的 8 次。
- 没有 GitHub 活动的工作日变少了。截至 10 月 27 日，我有 18 个零贡献工作日，而 2022 至 2025 每个完整年份是 40 到 46 个。这是没有记录到 GitHub 活动的日子，不是休息日。
- 高强度日重新变成常态。2022 到 2025 年，我每年恰好只有一天贡献达到 24 次或以上；2026 年已经有 16 天，接近 2020 年全年的 17 天。
这些几乎全是私有工作。图里那条虚线只统计公开贡献：2021 到 2025 年接近零，今年回来了，目前 191 次，但仍不到 2026 年总量的十分之一。
转折点在职位。2020 年我是全职做功能开发的全栈工程师，GitHub 上大致就是这个样子。今天我领导 Bold.org 的工程团队，功能工作比过去少得多。纸面上我的曲线应该像首席工程师那几年，或者更低。结果它回到了写代码就是我全部工作时的水平。
变的是我觉得多少工作值得接。当写代码变便宜，我可以去修以前会放过的 bug，改进整个代码库的模式，接新项目，把更多想法变成真东西。其中很多是我以前根本不会考虑的工作。智能体不只是让我现有的活干得更快，它们让我很容易给自己加一个更大的工作量。
看月度总量，2026 年不是一条平稳上升的线，而是一连串爆发。
1 月和 2 月是第一波明显的爆发，277 和 233 次贡献。那是我开始认真用智能体的时间，也是后来变成公司内部智能体的可观测性实验起飞的时候。每周都会冒出新的、我突然可以委派出去的事，我什么都想试。
3 月到 6 月总体回落，从 3 月的 203 次降到 6 月的 77 次。但 4 月是途中的一次小爆发，又是一个我有想法并付诸行动的月份。我认为模型的改进是这股新能量的一部分。它 187 次的月度总量低于 1 到 3 月，但其中包含一个 29 次贡献的日子和 68 次公开贡献，是我今年公开贡献最高的一次。
8 月是最大的一次爆发。暑假回来，日历显示 8 月初有整整一周零贡献。然后 8 月 10 日到 8 月 27 日的每个工作日都在 14 到 43 次之间。8 月以 427 次贡献收尾，是整条时间线上最忙的月份。9 月仍高达 301 次。
每个周期都这样开始：一个新模型或新工作流让上个月还不可能的事变得可能，我脑子里塞满想法。因为实现变便宜了，没有任何自然摩擦阻止我同时追所有想法。于是我就追了。我开更多智能体，开更多线程，答应更多实验。
这能撑几周。然后评审和上下文切换追上来，我退回到更稳定的节奏。我待在那里，直到有新的刺激出现，或者一个假期把我充好电，让我直接进入下一轮爆发。
从 1 月到现在，我数出三个这样的周期。
一轮爆发结束时，我对 AI 感到厌倦。我不想再开一个智能体，也不想再想更多点子。我照常做本职工作，但不再追那些额外的项目和可能性，因为我没有那个脑力带宽。
最让我意外的不是峰值，是峰值之间我做了多少。
3 月感觉不像 1 月、2 月或 8 月那样的爆发，但我仍在做大量工作。它有 203 次贡献，而我的首席工程师时期月均是 114 次。我仍在把想法付诸行动，只是这个活跃度已经不再像一次异常的冲刺。即使我认为自己在放松，仍有智能体的结果要处理、评审要完成、以及那些现在“只是一个快速提示”的小事。
6 月是真正的低谷，77 次贡献，和我首席工程师时期较安静的月份相当。也许那是所有疲惫一起追上来的时刻。不是每个安静的月份都比以前高。但在爆发之外，我仍然发现自己接下了比以前更多的工作。这就是我说的“淡季不再淡”。
AI 为那些我以前根本不会考虑的工作腾出了空间。我喜欢能修更多东西、把更多想法变成真东西。但实现这些想法的能力，增长得比思考它们的能力快得多。最终我不再想开下一个智能体，回去只做本职工作。我还没找到平衡。眼下我注意到的是：能做得更多，一直在变成做得更多。而我累了。
关于这篇文章怎么写：AI 帮我拉取并分析了 GitHub 贡献数据、做了图表、起草了文章。经历、决策和观点是我的。
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