作者基兰·克劳森用血泪教训告诉你：AI时代最稀缺的不是写码速度，而是写计划的能力；一份好Plan能让系统越学越懂你，下次直接躺赢，真正实现工程复利。
自从AI能写代码之后，咱越来越懒了？以前做需求，先画原型、写PRD、拉会对表，流程走得比老太太买菜还细；现在倒好，打开 Claude 一句“给我把登录加上去”，跑出来的东西能不能用全靠缘分，调bug调到凌晨三点，一边骂娘一边怀疑人生。别躲，说的就是你。
我，基兰·克劳森，Every 公司工程负责人，曾天真地以为“vibe coding”是未来，结果三个月被教做人：项目黄了两个，头发秃了一半，女朋友差点跟人跑了。痛定思痛，我悟出一个反常识的道理——AI越发达，越要先学会“计划经济”。今天把这套心法掏出来，抖味儿给你们掰开揉碎讲，能救一个是一个。
先交代背景，免得有人说我口嗨。
2020年我在伦敦创过一家做邮箱清理的SaaS，被Gmail官方收编；2023年加入Every，带着七人小团队，专门给被邮件逼疯的打工人做“一键破产”功能——不是删光，而是智能归档，让收件箱瞬间归零。用户爽了，我们压力山大：Figma里五张高保真图，周一要上线，后端API还在纸上。按老节奏，我周末两天得通宵，Red Bull 当水喝，结果AI给我上了一课：别急着敲键盘，先写一份“AI能看懂的计划书”，一小时抵三天，像素级还原，移动端自适应都顺手撸出来，惊得设计师 Lucas 和 Daniel 直呼“这货开挂”。
来，场景复现，直播间灯光师给我打聚光灯——
周五晚十点，我把Figma链接甩给自研Agent001，指令只有一句：“截图→拆版→写施工手册，必须按我家组件库规矩来，不准放飞。”
十分钟后，GitHub里多了一条markdown，密密麻麻三千字：颜色Token、间距8的倍数、断点、交互状态、异常兜底，连loading动画用lottie哪套json都标好。
我泡了一杯手冲，继续召唤Agent002：“拿Puppeteer跑真机截图，跟设计图逐像素Diff，差一个px就给我打回来重练。”
第二天醒来，Diff报告全绿，移动端布局甚至把设计师没画的横屏状态也补全了。
我盯着屏幕，内心只有一句：计划原来真能当代码用，还能当爹又当妈。
老铁们，重点来了，敲黑板——
AI不是替你写代码，AI是替你“长脑子”。
你喂它的是计划，它吐出来的是系统记忆；下次再做同类需求，它直接调用上次经验，越跑越快，这就是“工程复利”四个字的真实写照。
反过来，如果你只给它一句“给我把功能A怼上去”，它每次从零推理，踩过的坑继续踩，你不秃谁秃？
我知道有人抬杠：写计划多慢啊，客户催得比前女友还紧。
兄弟，我实测，一份高质量计划平均耗时45分钟，却能节省下游3～5倍调试时间，还不算心态崩了刷短视频的沉没成本。
更狠的是，计划一旦入库，就是公司永久资产。新人入职不用人带，Agent直接把计划甩他脸上，照抄就能跑， onboarding 周期从两周缩到两天，投资人听了都得多给一轮估值。
来，把镜头拉近，我给大伙拆一下这份“神仙计划”到底长啥样，回去照模板改公司名就能用，不收版权费，点个关注就行。
第一章，需求翻译机。
把Figma图里每个像素翻译成开发能听懂的人话：按钮圆角6px，主色#6366F1，hover加深6%，禁用状态透明度40%，字号14行距20，这些一个都不能少。
AI最怕模糊，“好看”“大气”这种词它理解起来比你女朋友还费劲，直接给数字，世界安静了。
第二章，现状侦察连。
让它先去代码仓库里爬，把所有跟“邮箱验证”相关的旧实现翻出来，统计用的是什么库，正则长啥样，错误提示有多粗鲁，用户吐槽有多少条。
这一步人类做要半天，AI五分钟，还能顺手给你画个调用关系图，红色节点标出技术债，老板一看就懂，预算立马批。
第三章，方案比选局。
必须出三套打法：A方案最省事，直接调validator.js，但用户体验平平；B方案自研正则，性能高，可维护性低；C方案引入第三方服务，准确率高，但要花预算。
把优劣、成本、风险、回滚策略列成表格，产品经理看完原地高潮，再也不纠结。
第四章，时间线切割片。
把任务拆到小时级别，谁写接口、谁写测试、谁配CI，用甘特图钉死。
AI还能根据成员历史工时速率自动排期，把摸鱼大户直接标红，TL甩锅利器。
第五章，复盘预埋点。
上线后要观测哪些指标、报警阈值设多少、灰度放量节奏，一次性写进计划。
数据异常时，AI自动拉取日志生成初步结论，值周同学生命值+50%。
写完这五章，你还没写一行业务代码，但整个项目的成功率已经从“看天命”拉到“九死一生”变“九生一死”。
更骚的是，下次再做“邮箱清洗”相关需求，Agent会先把这份计划当模板，自动提示你哪些章节可直接复用，哪些需要微调，十分钟又能产一份新课表，速度堪比深圳地铁早高峰。
直播间里已经有小伙伴在问：工具链怎么搭？
别急，配置单甩给你，全套开源，一分钱不花：
1. 用Figma MCP插件把设计图导成高清png，顺带拉取标注数据；
2. GitHub Actions里跑一个Python脚本，调用OpenAI最新vision模型，输出markdown计划，直接推仓库doc目录；
3. Puppeteer+pixelmatch做视觉回归，跑在Docker里，Diff报告自动生成注释，@责任人；
4. 飞书群机器人做通知，计划更新、Diff飘红、上线成功全链路同步，老板在群里就能点赞。
搭完这套，你把计划 culture 种下去，三个月后再看，团队输出稳定性肉眼可见，谁离职都带不走知识，公司估值直接对标独角兽。
说到这，再讲个刺激的真事。
上周我把同样思路搬到内部运营后台，需求是“给用户打标签”。
按老办法，至少拉四个前端、两个后端、一个数据估一周。
我让AI先写计划，四十五分钟产出四十页文档，发现80%功能可直接用低代码平台配置，剩下20%写个云函数搞定。
最后只排了一个人两天，上线当天给用户推送精准度提升37%，转化率飙红，CEO当场在All hands上给我发大额期权，说我“用计划挣来了工程师的法拉利”。
看见没，计划就是生产力，计划就是人民币，计划就是你们夜夜焦虑的35岁解药。
结尾升华，直播间灯牌亮起来——
AI时代，写代码正在像搬砖一样被无限稀释，真正稀缺的是“定义问题、拆解路径、写清楚让系统能终身复用的计划”。
别再傻乎乎地比拼谁提示词骚、谁生成的代码多，那是学生思维。
成年人只看ROI：一份计划，永久分红；无数计划，组成你公司的技术护城河。
今天你把这篇转发到群，明天就能少加一小时班；后天你把模板落地，年底绩效直接S，股票到手，带着全家去斐济看云，不香吗？
最后，老规矩，上口诀，背下来：
先想后写，先计后码；
计划入库，系统长脑；
每次迭代，复利狂飙；
坚持三月，头发少掉；
坚持一年，财务自由跑不了！
关注我，下期讲“如何用计划思维让AI帮你写计划”，套娃无限，越卷越爽。