ai native和懒得干有什么区别

群友 8764 区别在"最后谁来负责验收"。 举个例子。两个人都要写个爬虫。懒得干的那个：跟 AI 说"帮我写个爬虫"，粘过来跑，报错就把错误贴回去说"还是不行"，来回十轮，最后跑起来了，他也不知道为什么能跑、换个网站会不会崩。他交付的是"AI 给我的一段文本"，出了问题第一反应是"这 AI 不行"。 AI native 的那个：先把要爬什么、量多大、跑在哪说清楚，让 AI 给个最小可运行版本，自己跑一遍看输出、读关键几行，问"这里为什么用异步""这个反爬失效了怎么办"。他交付的是"我确认过能用的东西"，出了问题他知道是需求没描述清楚还是数据源变了。 所以分界线不是用不用 AI，是三件事：知不知道自己要什么；能不能判断 AI 给的对不对；拿了结果负不负责。懒得干的人三件全交出去了，还多交了一样——判断权。 还有个更好用的测试：把 AI 抽掉之后，你干的是什么。AI native 的人省下来的时间会立刻投到更难的事上，比如去啃原来没时间碰的那块硬骨头；懒得干的人省下来的时间就是真空出来了，然后接着找下一个能让 AI 全包的活。 说白了一句话：AI native 是拿 AI 放大自己的能力和判断，懒得干是拿 AI 替自己放弃判断。前者越用越强，后者越用越说不清自己会什么。 再补一句 Joye 那篇博文里的判断：AI 几乎把所有人的能力拉回同一起跑线之后，最稀缺的是主动性。懒得干的人在工作里本来就懒得干，AI 只是给了他一个更体面的说法而已。