博主拆解 AI 编程少 Review PR 的前提：模型能力、Token 成本与人把控方向
dotey · x · 2026-10-04
针对「像 Lauren 那样装个 Skill 就不 Review PR」的做法，作者结合自己每天大量 PR 也不 Review 的经验，指出先别急着模仿，要弄清三个前提：
- 模型能力与成本：在用上顶级模型之前，AI 写的代码难以放心；他自费买了两个 Claude Max 20x 账号才支撑起这种工作流，大公司员工则不用担心 Token 消耗。顶级模型的价格可能半年后就会降下来。
- AI 验证不能全信：即使模型操作电脑的水平已超过真人，验证也只能部分交给它；可把重复性手动操作沉淀成 Skill 和自动化脚本。
- 方向靠人：复杂软件没法靠一句提示词完成，需要人做拆解、规划里程碑、验证与纠偏；模型越强，瓶颈越是你能否讲清自己要什么。
作者还提到不必照搬别人的 Skill，应根据自己的工作流沉淀。
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