AI 时代真正缺的不是代码能力，而是新的协作方式。
我是一个重度 AI 工具用户，Claude、Codex、Antigravity、Cursor、DeepSeek、千问这些都用过很多，一个很直接的体感就是 AI 写代码的速度已经不是瓶颈了，代码之外的东西才是。
这就导致一个很奇怪的现象：代码变快了，但合并没有变快。实现变快了，但信任没有变快。
AI 把实现变快，需求理解被放大
传统开发里面，一个功能从需求、理解、开发、调试、提交到 review，中间会消耗比较平均的时间，因为代码本身很难写，所以需求理解上的偏差还在可控范围内。
但是 AI 出现以后，这个节奏被打破了。
一个稍微大一点的功能，可能涉及前端、后端、管理后台，原来可能要写一天，现在一个会话十几分钟就出来了。但问题在于，review 的人也是人，你十几分钟搞出来的一整套代码，别人要 review 理解也还得花差不多的时间。
这时候就会出现一个很尴尬的问题：你确实把代码写出来了，但别人不敢合。
比如一个软件版本发布的后台管理功能，我理解的是：1.5 需要下架，1.6 Windows、Mac 构建并上传完毕才能发布 1.6，但别人理解的是按平台划分：1.5 Windows 和 1.6 Mac 关联能同时发布，这样出来的代码看起来没问题，但功能对不上。
这根本就不是代码能力，而是业务逻辑没有对齐。
以前代码写得慢，这些差异会因为实现过程中不断讨论而被发现，现在一步到位，直接把没对齐的理解变成了一整套代码，review 的人看到的不是一个小问题，而是一整套已经实现出来的错误步骤。
这就是一个隐形的成本, 需求理解和代码实现的重要性可能要被重新认知了