随着我更多地使用人工智能，我一直在观察我的行为的演变。
在编写新项目时，我首先描述了一个伟大的想法：生成一个吸收播客并转录它们的新网站。但我很快发现这种方法就像要求某人在没有蓝图的情况下建造一座摩天大楼——人工智能因要求过于宽泛且缺乏结构而窒息。
所以我把这个项目分成了更小的部分。编写一个函数来从这些网站下载上周的播客列表。但我注意到这种感觉是多么的低杠杆：我知道我正在用一头强壮的动物来拉孩子的马车。
今天，我使用 AI 编写了一个基本的 PRD，ChatPRD 对此非常有用。然后我要求人工智能阅读它并制定实施计划。我批准了这个计划，然后坚持让人工智能先为每个功能编写测试，然后测试每个组件。
此时，我可以让AI疯狂运行10-15分钟。有了计划和测试用例，它就可以迭代成功。
当我透过窗户看到代码层叠时，我有一种被 Waymo 驾驶的感觉。由于所有的辛苦工作都由计算机来管理，因此可以更加享受旅程。
我现在最关心的是：如何并行化它，以便我可以同时管理 10 个浏览器选项卡或终端窗口？我的限制因素是以人工智能成功运作的方式构建想法和问题。
在编码之外，当我怀疑人工智能的输出中有可疑内容时，我发现自己默认使用人工智能搜索并恢复到 Google.com。
现在，除了在线搜索之外，情况也是如此：我不再询问人类专家，而是尝试先询问人工智能。为什么股票没有像债务那样转移到区块链上？
这项工作的难点在于知道何时信任人工智能。和任何人类一样，人工智能的时间越长，我就越不相信它。
我更关心的是人工智能消除了哪些细微差别？我从它的摘要中遗漏了什么？
您如何改变了使用人工智能的方式？