把AI作为方法：一个程序员与一个大学生的对谈
——项飙风格：田野视角，冷静诊断
2026年4月的一个周日上午，一位工作了十年的程序员李文业和一位云南大学大二统计学专业的学生葭月二三，进行了他们的例行周会。这场对话持续了三个多小时，覆盖了AI与代码教育、token经济学、注意力管理、人生取舍等话题。以下是经过整理的对谈实录。对话中的犹豫、跑题和未完成的思考被有意保留——它们本身就是这个时代的田野笔记。
一、三位老师：同一个校园里的三个时代
葭月二三：我这学期接触了三位老师，他们对AI的态度完全不同。第一位江老师，他是比较开放的，但处于矛盾状态。他当时问一个学长说你的PPT是AI做的吗？学长很不好意思地说是AI总结的，他说自己表达得没有AI好。然后江老师就提出了一个问题：现在学生不写代码了，下一代是否还要学习代码？
我当时说，有代码基础，能阅读代码、判断AI写的代码是否符合需求就可以了。然后老师回了一句：那你怎么去判断它是不是对的？那你是不是还是得学？
我不知道该怎么回。但我一直有一个声音就是AI没有那么厉害。
李文业：可能得分为两种场景。学术界有点像数学推导——你要保证从A推到B、B推到C都是正确的。但是在工业界，我只需要它是一个能用的产品就行了。
而且你怎么能保证你读了代码就能判断它是对的？如果读代码就能确保正确，那为什么公司还需要专门的测试人员？人工阅读代码在AI时代是一个性价比很低的手段。
编者注：这段对话有一个值得注意的结构。学生关心的是“AI的能力边界在哪里”，而程序员关心的是“保证正确性的手段是什么”。两个人其实不是在争论同一个问题。这种错位本身很有意思——它反映的是两种不同的焦虑：一种是关于知识的完整性的焦虑，一种是关于效率的焦虑。
葭月二三：第三位李老师就不一样了。他是数学系的，让我推导运筹学建模。当我把文档发给他的时候，他直接说“你这个又是用AI写的吧”。那个语气不是开放的——不是问你用了什么工具，而是“你用这个玩意儿就不可取”。
但是相比于自己写，我花了更多的时间和精力去学习、去确认、去为文档里的每一句话负责。老师不这么认为。他觉得你一旦用了AI，就直接给你判了一个标签。
李文业：同样是用AI做东西，我公司也有同事被骂了。领导很生气地在群里说，AI生成的代码你必须每一行都要读。但我从去年八月到现在一行代码都没自己写过，领导问我我就直接说是AI写的。为什么那个同事被骂了我没有？因为这是结果的问题。他的代码看都不看就敢提交，我是充分理解、充分测试之后才提交的。每次leader问我问题我都能立刻给出答案。
重点不在于是不是我写的——至少在工业界，这已经不重要了。
编者注：这里出现了一个很有趣的现象。在学术界，“谁写的”这个问题关联着“知识是否内化”的判断；在工业界，“谁写的”这个问题关联着“结果是否可靠”的判断。同一个行为——用AI写东西——在不同的制度环境中被赋予了完全不同的道德含义。这不是简单的“开放”与“保守”的区别，而是两套评价系统在用不同的标准丈量同一件事。
二、廉价智能与旧时代的愧疚感
李文业：TDD——测试驱动开发——以前我们都不喜欢用，因为它很反人类。我们的常识是先写代码再写测试。多写测试会影响开发效率。但AI不存在这个问题。它不会嫌累，我让它怎么做就怎么做。所以现在TDD变成了AI编程的最佳实践。
AI作为一个廉价智能，能替代我们做以前认为只有智能才能做的事情之后，很多事情都发生了变化。“我为什么能确保它对？因为我读过这个代码”——这个观点我认为已经过时了。
葭月二三：但是我会有一种旧时代的愧疚感。就是觉得自己没有那种探索，没有经验的收获。做完之后就只是做完了，仅此而已。总感觉少了点什么——少了点我的成分。
李文业：这个就是思维要转变。你要找到你的成长点在哪里。你给AI的提示语，是所有人都能给的吗？
葭月二三：不是。
李文业：那你其实已经帮它压缩了可能性空间。你会告诉它你做过哪些尝试、哪些走不通、哪些领域比较有可能性。你有新时代的工具，就有新时代的缺陷，但好处远远大于缺陷。
编者注：葭月二三说的“少了点我的成分”，如果用人类学的语言来说，其实是一种“主体性的焦虑”。她不是在担心结果不好，而是在担心自己在生产过程中的位置被抽空了。这种焦虑值得认真对待——它不是守旧，而是一个人在试图理解：当工具替代了过程，我还是我吗？
三、你能烧多少Token，就是你的能力上限
李文业：你觉得你一个月能有效地烧多少钱的token？
葭月二三：不是token的上限，是时间的上限。我觉得我时间不够。
李文业：我很认同一句话：一个人能有效烧掉的token数约等于一个人的能力上限。AI工具是一个放大器。初级程序员放大个两三倍，最后结果也不会太高。但一个非常厉害的程序员有了AI之后，可能比普通程序员厉害一千倍甚至一万倍。
我三月份的支出是1200刀，四月份的预算我打算定2400刀。我也想看看全部花完的话会有什么发现。
葭月二三：我看到四月份的预算要快两万的时候有一点震惊。但我又想到可以玩一个月，突然又变得很明朗了。不过我还是有一点紧张——我好像没有那么大的想象力。你扩大到2400刀，但我的想象力可能只有200刀的范围内。
李文业：我之前一开始不需要用Opus的。但200刀的账号用不完，我就开始用一些看似很浪费的指令让它做事情。后面就有了新发现——比如它能控制浏览器。如果没有这种超出日常需要的支出，我是发现不了这些东西的。
创新来自于浪费。
编者注：“创新来自于浪费”这句话，放在更大的社会背景下来看，是一个很值得讨论的命题。它暗含的前提是：你必须先有浪费的能力。这意味着创新在某种程度上是一种特权——你需要有足够的资源、足够的安全感，才能去做那些看起来“没用”的探索。对于一个还在用200刀额度的学生来说，这不仅仅是“敢不敢花钱”的问题，而是一个结构性的起点差异。
四、AI有主动性吗？
葭月二三：之前好多老师都认为AI缺少主动性——就是能自己发现问题、解决问题的能力。但在我自己的使用体验上，我觉得它有一定的主动性。
李文业：我分两方面理解。在解决一个问题的时候，它的主动性已经很强了。我用Cursor里面的Opus 4.6，它有好几次发现从A点到B点走不通，就想着绕过去，甚至直接跳过B点去够最后的答案。这个主动性已经很强了。
但是“目的主动性”——自己给自己定一个目标——AI是没有的。我会突然想着要不要业余也写一下代码，公司没给我配好账号那我就自己买。这种主动性AI不具备。
葭月二三：对。一边是要看AI到底成长为什么样子的小孩了，与此同时我们也要去探索自己到底想要什么。
李文业：通过理解AI的主动性，我们其实也在关照自身——我们人类的主动性是怎么回事。
葭月二三：但我觉得现在大家对AI的使用太功利化了。你有用就是好的，没用就是坏的。可能还需要更多地去融合和体会。
五、注意力的管理：量化、自动化、决策化
李文业：我做了很多APP之后，发现了自己的一个注意力管理哲学。第一步是量化——番茄APP记阅读时间，拍照记录饮食，称体重。第二步是信息自动化——做个APP，自动统计这些数据。第三步是决策化——喝水APP会提醒我该喝水了，连续几天喝太多它会说可以少喝一点。
这些信息如果让我自己管，也能管，但成本太高了。我的终极目标是手机上只有我自己做的APP，而且使用时长要占大部分。
编者注：这套“量化→自动化→决策化”的框架，如果换一个角度来看，其实是一种非常现代的自我治理术。它的底层逻辑是：人对自己的身体和注意力的直接感知是不可靠的，必须借助外部系统来校正。这个判断可能是对的——但它同时也意味着，人与自身的关系正在进一步被技术所中介化。你用APP来管理自己喝水这件事，某种意义上和需要AI来确认代码正确性是同一个逻辑：不信任直觉，信任系统。
六、取舍是唯一的时间管理
葭月二三：我一直感觉时间不够。看完时间管理的书反而更不会管理时间了。
李文业：我自己从来没用过任何时间管理方法。我认为就是一个取舍的问题。我要维持每个月300小时的阅读时间，那我就不能去找一份996的工作，哪怕工资再高也不会去。时间永远是不够的。一天只有24小时，一辈子也就活个七八十岁。所以最后还是取舍——你只能做几件事情。
葭月二三：对AI的悲观，其实是对人类的盲目乐观。
编者注：这句话是整场对谈中最值得停下来想一想的一句。它的意思不是“你应该对AI乐观”，而是：当你因为AI“不够好”而放弃使用它的时候，你其实在假设人类的那一套方式是足够好的。但这个假设经不起检验。你自己手动管理注意力的效果好吗？你自己一行行读代码来确保正确性的成功率高吗？你自己翻书找资料的效率够吗？如果这些答案都是否定的，那对AI的批评就不是在维护一个更好的标准，而是在维护一种熟悉的无效。
七、大胆假设，厚着脸皮去试
葭月二三：我想发顶会文章，想去很好的学校读研。但我觉得自己以为自己很厉害，其实又不是很厉害。这种矛盾状态。
李文业：自信是来自于你做出来的东西。我自己认为AI能力比别人强，不是自己感觉的——我有数据支撑：我做的APP、我的代码质量、我的事故率、我的返工次数。
胡适说过“大胆假设，小心求证”。你想去清华跟某个老师做研究？那你就去考察他需要什么能力，甚至给他写邮件、手写信寄过去。你以为别人不会理你？有人做过实验，在大街上找陌生人借手机打电话，成功率是95%。你低估了别人的善意。
葭月二三：但主要就是你不知道他到底想要什么。感觉像在沙漠里走路，有的人走得比你快、比你更轻松。
李文业：有一句话叫——“爷爷我也想成为院士”，爷爷说“你已经是院士了，你只需要长大”。
编者注（笑）：这个笑话之所以有力量，是因为它揭示了一个不舒服的事实：起点的差异往往不是通过努力可以弥合的。但这场对谈里两个人共同认可的一点是——不管起点在哪里，行动本身是有价值的。哪怕最后够不上那个120分的老师，你在过程中积累的能力是通用的、可迁移的。“求乎上得其中”——这不是安慰，这是策略。
后记
这场对谈结束时已经过了中午。两个人约定了四月份要“使劲用token”——一个的预算是2400刀，另一个的目标是三天用完一个200刀的账号。
如果有一个观察者从外部来看这场对话，他会看到什么？
他会看到两个人在试图用自己的经验去理解一个正在快速变化的世界。一个人站在工业界，带着十年的实战经验和每个月上万块的AI支出，已经形成了一套可复用的工作流。另一个人站在学术界的入口，带着对数学建模的困惑、对导师态度的无措、对自己是否“够厉害”的忐忑。
他们之间的差距不仅仅是经验和资源——更是想象力的边界。一个人的想象力已经扩展到了“如果Opus成本下降100倍我会做什么”，另一个人还在“我的想象力可能只有200刀的范围内”这个位置。
但这不是一个悲观的故事。因为后者正在做的事情——把自己的困惑诚实地摊开，在对话中一点一点地调整自己的认知——正是“把AI作为方法”的第一步。你不需要一开始就知道答案。你需要的是一个足够好的对话对象，和一个愿意持续投入的态度。
这场对谈本身，就是一种方法。