代码越便宜，好的判断就越昂贵。

问题越来越少是：这段代码怎么写？而是：究竟该开发什么、按什么顺序、什么时候停下？

在哪里追求完美是不必要的提前投入？试验什么时候会变成产品？

这些决定不由任何 AI 系统来做。

随着 AI 工具能力的不断提升，纯粹编写代码的相对投入正在下降。瓶颈也因此发生了转移。

核心问题越来越不再是：我们如何生成这段代码？

而是：

究竟应该开发什么、以何种形式、按怎样的顺序？

应当首先降低哪种不确定性？哪项功能是必不可少的？哪种架构适合当前的开发阶段？在哪里，技术上的完美会成为一笔不必要的超前投入？哪些依赖关系是可以接受的？开发进行到什么程度，才能提供足够的认知？什么时候应当把一次尝试变成长期的产品？什么时候应当终止开发，或者调整方向？

这些决策并不会由 AI 系统自动产生。

AI 可以加快实现速度、生成方案变体、辅助技术调研，并显著缩短从构想到可运行开发成果之间的距离。然而，选择、架构、评估与集成的责任依然存在。

当生产变得更快、更经济时，良好决策的相对价值就会上升。