本文作者是Notion（诺tion）公司的UI原型工程师，长期专注于人机协作与开发者体验优化。他深度实践AI编程工具，探索如何将生成式AI融入日常开发流程，以提升创造性工作的专注度与产出质量。其观点融合了软件工程经典理论（如《人月神话》）、现代AI工具链实践（如Cursor、Claude Code、Codex CLI），以及对知识工作未来形态的深刻洞察。
AI来了以后，我们每个人都会变成“管理者”或者“编辑”？听起来好像挺酷，但说实话——这种观点太片面了，甚至有点危险！
真正让我兴奋的，不是当个发号施令的老板，而是像一名外科医生那样工作。什么意思？外科医生可不是坐在办公室里指手画脚的管理者，他们亲手操刀，做最关键、最核心的操作。但他们之所以能高效完成手术，是因为背后有一整个团队在默默支持：护士准备器械、麻醉师监控生命体征、行政人员安排日程……所有杂事都处理好了，医生一进手术室，就能100%专注在刀尖上的那几毫米。
这，就是我想用AI编程工具实现的状态——把所有“次要任务”甩给AI，自己只干真正值得干的事。作为一个UI原型设计师，我最核心的价值就是不断试错、调整、打磨交互和视觉概念。但现实是，每天有太多时间被各种琐碎事务吃掉：查代码结构、修TypeScript报错、写文档、跑测试……这些活儿不是不能做，但它们不该占用我宝贵的创造力时间。
而现在，AI终于让我有机会把“手术室”提前准备好。
比如，我在动手重构一个复杂模块前，会让AI先写一份该模块的代码地图，告诉我哪些文件关键、依赖关系如何；或者让它先“试刀”——快速写一个粗糙的实现方案，我不一定直接用，但能快速看出哪些坑要避开；
再比如，那些烦人的类型错误、边界条件bug，只要规则明确，AI修起来又快又准；
还有文档？以前最头疼，现在直接让AI根据我的代码草稿生成初稿，我只需要润色重点。
关键是，这些辅助任务我根本不用盯着！我可以一边吃午饭，一边让AI在后台跑；甚至晚上睡觉前丢个任务给它，第二天早上醒来，一份清晰的调研报告或代码草稿已经躺在那里了。当我真正坐到电脑前开始工作时，感觉就像外科医生走进一间灯光柔和、器械齐备、病人已麻醉好的手术室——一切就绪，只等我出手。
但这里有个超级重要的区别：我对AI在“核心任务”和“次要任务”中的使用方式完全不同。做UI原型这种创造性工作时，我依然坚持手写大部分代码。即使调用AI，也只用像Cursor这样的工具做行内补全，因为我要的是即时反馈、精准控制、对细节的完全掌控。可一旦切换到次要任务，我就彻底放飞——随便让Claude Code或者Codex CLI在后台跑几个小时都行，我不在乎它中间怎么绕弯子，只要最终能把活干完就行。这两种模式，完全是两种工作哲学！
这让我想起Karpathy（安德烈·卡帕西，前特斯拉AI负责人、现OpenAI核心成员）提出的“自主性滑块”概念。AI不是非黑即白的“全用”或“不用”，而是一个光谱。在光谱一端，你亲自操刀每一行代码；在另一端，你只提需求，AI全自动交付。大多数人其实处在中间某个位置，而且不同任务需要的位置还不一样。混淆这两者，用管理者的思维去对待创造性工作，只会扼杀灵感。
其实，“软件外科医生”这个概念一点都不新。
早在1975年，计算机科学经典著作《人月神话》的作者弗雷德·布鲁克斯就引用了哈兰·米尔斯（Harlan Mills）的想法：一个项目应该由一位“首席程序员”主导，他像外科医生一样专注核心设计，而由“副驾驶”、测试员、文档工程师等组成支持团队分担杂务。只不过在过去，这种模式成本太高——养一个“医生”还得配一整支团队，小公司根本玩不起。
但今天，AI让这一切变得经济可行！更重要的是，它还解决了一个我长期纠结的伦理问题：团队中的“杂活”分配。我一直反感那种把所有脏活累活都甩给新人或低职级同事的文化。虽然新人确实需要从基础做起，但他们同样需要接触有挑战性的任务才能成长。如果团队里只有“医生”和“清洁工”，那等级森严，毫无活力。
而AI彻底打破了这种困境。现在我可以心安理得地把纯机械性、重复性的“杂活”交给AI代理，毫无愧疚感。毕竟，我不会半夜11点打电话叫实习生：“明早7点前给我一份代码分析报告！”——但我会毫不犹豫地对我的AI代理下这种命令。它不睡觉、不抱怨、24小时待命，而且越用越聪明。
说到这里，不得不提我现在的公司——Notion（全球知名生产力工具Notion的开发商）。作为员工，我特别庆幸自己在一个全力拥抱AI编程工具的环境中工作。公司不仅允许，而且积极鼓励我们深度使用AI，代码库也做了良好设计，模块清晰、类型完善、测试覆盖高，这让AI能更准确地理解上下文，辅助效率成倍提升。尤其对我这种刚加入不久、还在熟悉庞大代码库的新成员来说，AI简直像装了导航系统，少走了无数弯路。
而从产品角度看，Notion的野心或许更大：我们不只是在优化程序员的工作流，更想把“外科医生式工作法”推广给所有知识工作者。想象一下，无论是写报告的市场专员、做财务模型的分析师，还是策划课程的教育者，都能通过AI把邮件、数据整理、格式调整这些“杂活”自动化，从而把精力100%聚焦在真正创造价值的核心任务上。这才是AI赋能工作的终极意义——不是取代你，而是解放你。
未来的赢家，不是那些只会发指令的人，而是那些能像外科医生一样，精准识别自己的核心价值，并用AI构建专属支持系统，让自己始终站在创造力最前沿的人。AI不是你的上司，也不是你的替身，它是你手术室里的智能器械台、自动缝合机器人、实时监测仪：一切只为让你那双“创造之手”更稳、更快、更自由。