AI 高效工作法：先判断工作是否「AI 可验证」，再决定怎么干
danshipper · x · 2026-10-18
@leeknowlton 分享一套用 AI 提效的思路，配图是一张「你的工作是否 AI 可验证」的决策树：
- 把工作分成「AI 可验证」和「不可验证」两类，关键看 AI 能否独立判断完成的工作质量。
- 可验证：设计验证器（或多个验证器），然后放手让 AI 狂跑，你不再是瓶颈，任务规模化也无需额外投入注意力。
- 可能可验证：试着造一个 AI judge，但需要用 evals 来测试 judge 本身是否靠谱；judge 够好就等于可验证工作。有的 judge 好造，有的难到不值得。
- 不可验证：回到老式工作方式但借助 AI 辅助——找并解决瓶颈，一次只做一两件事，避免上下文切换、保护专注。
「编程与Agent」频道最新
- 用 ChatGPT 插件让 Dot 每小时自动监控新闻并推送提醒 — koltregaskes · 2026-10-18
- Optimus 发布:自主 RL Agent 全自动跑并行训练实验 — _AustinCalvert_ · 2026-10-18
- GitHub Copilot 接入微软 Work IQ MCP，批量建 issue 从数小时缩到 30 分钟 — DanWahlin · 2026-10-18
- 个人 AI Agent 如何绕过网站封锁？真机操控或是最优解 — lucasmeijer · 2026-10-18
- LSCBench:AI 编码 agent 功能测试 91% 通过，安全仅 25% — krishnan · 2026-10-18
- 开发者复盘：为 AI Agent 构建 120+ 金融数据 MCP 工具的六条设计经验 — DanielAPO · 2026-10-18