生产力工具正在变成生产力负担。软件工程师Siddhant Khare的一篇博文戳破了AI编程的泡沫：当Cursor、Copilot们把代码生成速度提升10倍时，开发者们却陷入了前所未有的"AI疲劳"——不是身体累，是认知过载。FOMO焦虑、思维萎缩、工具切换的上下文撕裂，正在抵消那些漂亮的效率数字。
问题出在速度错配。 AI实验室以周为单位发布新模型，而工程师掌握一个工作流需要以月计算。这制造了"FOMO跑步机"效应：刚驯服Claude 3.5，3.7就来了；刚适应Cursor的Agent模式，下一个颠覆性更新又推送了。你不得不持续学习，否则就"落后"。这种被迫的追赶比写代码本身更耗神。
更隐蔽的伤害是认知架构的坍塌。 过去编程是主动设计算法，现在变成"提示词工程+代码审查"。长期依赖AI补全，工程师的底层思维能力正在萎缩——Khare提到的"thinking atrophy"（思维萎缩）不是隐喻，是真实的神经可塑性改变。就像长期用导航的人会丧失方向感，过度依赖AI生成的开发者正在失去独立解决复杂架构问题的肌肉记忆。
还有被掩盖的"生产力幻觉"。 AI确实生成了更多代码行数，但调试这些黑箱代码、偿还技术债务的认知复杂度被严重低估。你省下了打字时间，却花更多时间在理解AI写的烂摊子上。说白了，用AI写代码像开快车，但方向盘和刹车可能失灵。
这不是个体适应问题，是行业转折点。未来6-12个月，我们将看到开发者体验（DX）的首次危机——AI工具的用户留存率会意外下滑，企业被迫制定"AI使用规范"而非无限制采用。市场将从碎片化创新走向整合，类似当年的"Docker时刻"。
当AI工具变成军备竞赛，最稀缺的不是算力，而是工程师的注意力带宽。工具厂商们该明白：比"更快生成代码"更重要的，是"别让使用工具的人累垮"。
本文由 AI 辅助生成，仅供参考。