真正让我有共鸣的，是它几乎完整复现了一个成熟的 AI 驱动开发（AI-Driven Development）工作模式。
几个我觉得特别值得记住的点：
第一，AI 不是“替你干活的人”，而是“被你管理的工程资源”。
文中反复提到一个比喻：把 Codex 当成“新来的高级工程师”。
它能干很多事，但前提是——
你得告诉它架构、风格、约束、边界，甚至要给它“入职手册（AGENTS.md）”。
这和现实里带新人一模一样。
第二，AI 时代，工程师的价值正在从“写代码”转向“做判断”。
在这次项目中，人做的事情很清晰：
决定架构
设定不变量（哪些东西不能被破坏）
设计体验
做 code review
判断“这个实现是不是我们想要的未来形态”
而这些，恰恰是 AI 目前做不好的部分。
AI 可以很快到达一个“能跑”的状态，但“是不是该这样跑”，还是人的工作。
第三，真正的 AI 驱动开发，一定是「先规划，再生成」。
他们并不是一上来就让 Codex 写代码，而是先让它：
读代码
讲清楚当前结构
给出实现方案
人确认方案
再一步一步执行
这点和很多团队“直接 Copilot 一把梭”形成了鲜明对比。
AI 用得越深，规划反而越重要。这就是为什么GitHubCopilot之类的AI工具都为导入plan mode的原因！
第四，AI 会放大效率，但也会放大“决策瓶颈”。
当多个 Codex 会话并行跑起来时，真正卡住项目的，不再是写代码的速度，
而是：
review 能不能跟上
决策是否清晰
架构是否稳定
这其实是 AI 驱动开发的一个必然阶段：
你从“个人开发者”，变成了“指挥一个混合人类 + AI 团队的人”。
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