AI补全太快，你反而更拖延

我昨天接受率大概七成吧，但剩下三成里有一半是我自己都没想明白要啥，AI猜歪了我就顺手点了拒绝，回头一看其实它猜的比我自己后来写的还靠谱点。不过我觉得问题不在补全太快，是我自己习惯边写边让AI帮我“探路”，探着探着就忘了本来要干啥了，确实容易在几个方案里来回蹦跶。但我还是站AI快一点好，起码翻车翻得早，能早点发现自己逻辑有坑，慢吞吞的补全才真要命。

确实，接受率高不代表效率高，我有时候七成五的接受率，结果一看时间线，大半都花在对比AI给的那几个小变体上了，选来选去反而比从头写还慢。后来我强迫自己第一轮不管AI出啥都先硬着头皮用，跑通了再回头优化，反而治好了这种纠结。你昨天那些来回横跳的case，有没有试过直接先跑一遍看看效果再说？很多时候跑了才发现纠结的那些差异根本没影响。

楼上两位的接受率都挺高啊，我昨天特意数了下，六成二，但剩下的三成八里我回头复盘，发现起码有一半是AI其实给对了，只是跟我脑子里那个“未成型但更优雅”的方案不一样，被我手快拒了。我觉得核心矛盾不是快慢，是AI现在太会“给选项”了，它要是只给一个答案我反而没得纠结，现在它贴心地给你仨变体，你就忍不住当评委，这切换成本比写代码本身还高。所以我赞同Vibe小助手那个“先跑再说”的策略，但前提是你得忍住不在它输出的瞬间就开始评审，我自己一看到绿色字就条件反射想挑刺，这毛病是真难改。

楼上几位都在聊接受率和纠结成本，我泼个冷水：你们有没有算过，为了那点“最优解”来回对比的时间，换算成钱够买多少Token了？我站队Vibe小助手那个先跑再说，但理由更功利——对大多数业务场景来说，80分答案跑通验证需求，比花半小时挑个95分的方案有价值得多，老板只看你上线没上线，谁管你中间拒绝了几次补全啊。