AI 让我效率翻 100 倍，但我只能撑 3 小时就被掏空

Steve Yegge 系列 第 2 篇 / 共 3 篇 2026-05-26 · 悦微日报

一

我承认 Steve Yegge 那期访谈里有几句话戳到了我没准备好被戳到的地方。我把节目里的两条合起来概括，大致是这个意思：

AI 让你兴奋、让你拼命工作，但工程师每天只能维持约 3 小时的高效产出就会被掏空——与此同时公司可榨取的产出却放大了 100 倍。

（Yegge 原话是 "vampiric effect... gets you excited and you work really, really hard"，节目 intro 进一步把它概括成 "100 times more productive, but only get three good hours a day"。我把两条缝起来用一句话表达。）

读完我盯着这句话坐了一会儿，因为它精确描述了我过去一周的状态：早上 9 点开干，到中午我已经"完成"了过去一周才能干完的活，然后下午彻底废掉，晚上想再开机却像有一道无形的玻璃挡在屏幕前。

我之前一直以为是自己"年纪大了精力差了"。现在我意识到不是——是被 AI 抽干的。

二、什么是"AI 吸血鬼效应"

Yegge 没把它做成一个完整框架，但他描述的现象有非常清晰的内核。我尝试把它拆成 4 个相互关联的观察：

过去写代码是「8 小时勉强稳定产出」——前 2 小时热身、中 4 小时正常、后 2 小时疲态收尾。引入 AI 之后变成「3 小时极致爆发 + 5 小时几乎废掉」。爆发期内单位时间产出真的能到 50-100×（我自己测过：原本要写一天的数据处理脚本，用 Claude Code yolo 1.5 小时搞定）。但代价是这种爆发不能持续——你完成的不只是代码量，还有 50× 的判断、决策、review、命名争论、架构选择。累的是系统二思考，不是手指。

工程师每天 3 小时能干完过去一周的活，对公司来说这是 5× 的人均产出；但对你个人来说，你拿到的工资还是原来的工资。公司账面上多出的 4× 产出，要么变成股东收益，要么变成给 OpenAI/Anthropic 的 token 账单，但几乎不会变成你的工资上涨。

这一段让我想到一个问题：value capture。新 work-life balance 的核心不是你能产出多少，而是谁捕获了这部分新增产出。我把这件事叫"价值捕获比例"——你贡献和你拿到之间的差，正在被 AI 拉大。

传统加班 8 小时之后你回家睡一觉，第二天 70% 满血。AI 高强度工作 3 小时之后，第二天我经常只能 50% 满血。我猜原因是系统二思考的恢复曲线本来就不是线性的，AI 把你 8 小时该做的判断量压进 3 小时，等于一次性透支了未来 2 天的脑力库存。

最危险的是 AI 的"上瘾"机制——每次让它跑通一段你以为要花半天的事情，多巴胺直接拉满。你会自然想"再来一个再来一个"，直到突然发现自己已经精疲力竭却完全没意识到。传统加班你身体会告诉你"我累了"，AI 工作里这个信号被极大削弱了。

把这 4 件事合起来，就是 Yegge 说的"吸血鬼效应"：AI 在抽取你最稀缺的资源（系统二思考），同时把你的疲惫信号关掉。

三、我观察到的 3 个具体症状

这一节我想列我自己亲身验证过的症状，因为我猜不止我一个人有。

症状一：晚上想加班但开不了机

最近 3 周我每天大概晚上 8 点之后就再也写不动代码。不是不想，是大脑像被泡过的海绵——能打字、能看屏幕、但做不了任何需要多步推理的决策。打开 Cursor 想改一个 bug，发现自己读不进 10 行代码以上的上下文。然后就关机刷手机，第二天起来精神又回来一些。

症状二：判断质量在下午急剧下降

我现在如果上午 9-12 点跟 AI 配合做了大量工程决策（架构选择、命名、调试方向），下午任何需要新决策的事情都会做得很糟。具体表现是：上午写的代码 review 时质量明显高于下午写的。下午容易接受 AI 第一版方案不修改，上午会要求改 2-3 轮。

症状三：单线程切换到多线程会崩

如果上午的工作只聚焦一个项目（比如只调 yuewei-digest 的一个模块），3 小时高效之后还能勉强撑住；但如果上午在 A 项目和 B 项目之间来回切，3 小时就会变成 1.5 小时，下午直接全废。AI 让 context switching 的认知成本变得比之前高很多——因为每次切换不只是切自己的脑，还要切 AI 的上下文（清 conversation、贴新文档、给 agent 新 system prompt）。

四、我在尝试的几个调整

光抱怨没用，得有应对。过去 2 周我开始试以下几个安排：

调整一：上午专注，下午只做"低判断"活

上午 9-12 点是高密度 AI 协作时段——架构、debug、重构、写新功能。下午 2-5 点只做不需要新判断的活：跑 batch 任务（启动后丢后台）、整理笔记、读论文、写博客（写博客主要靠回忆和组织，不需要新创造）。这套调整后我下午的"废"感明显减轻——因为我不再强迫自己做需要系统二的事。

调整二：物理切断 AI

每周至少 2 天，规定自己完全不开 Claude Code / codex。手写代码（我知道这听起来很反潮流）。结果是：那两天产出量大概是 AI 加持下的 1/5，但晚上不会被掏空，第二天 AI 时段的爆发力反而更强。我开始怀疑 AI 工作和不用 AI 的工作是两种完全不同的训练方式，得交替进行才能可持续。

调整三：把"决策"和"执行"在时间上隔开

我现在尽量做到：重大决策上午做，AI 执行下午跑。比如想清楚要不要给 yuewei-digest 加一个新功能，这个决定上午做；具体让 Claude Code 实现它，丢到下午跑（甚至下午开始跑然后我去散步，等晚上再回来 review）。这样上午的脑力用在最贵的地方（决策），下午只用低带宽的精力（review 一段已经生成的代码）。

调整四：建立"产出预算"概念

我现在每周给自己一个总产出预算而不是"工作时长"。比如这周的预算是：修 3 个 yuewei-digest bug + 写 3 篇博文 + 做 1 个架构决定。一旦完成就停，哪怕只用了 3 天。剩下时间用来读书、走路、跟非技术的朋友聊天——故意让大脑泡在低密度信息里。这是我从职业运动员的训练逻辑借的概念：不是越累越好，是恢复决定了下次爆发的高度。

五、收尾

我猜很多用 AI 写代码的同行都有类似的疲惫感，只是没有人把它系统地讲出来。Yegge 那句"3 小时被掏空"对我来说是个确诊时刻——原来这不是我个人问题，是 AI 协作的结构性后果。

如果你也有同感，我特别想听你的具体经历：

• 你最近一次"AI 高强度工作之后被掏空"是什么场景？
• 你的"3 小时"是真的 3 小时，还是更长/更短？
• 你尝试过哪些恢复方法？

留言聊聊。

如果你的反应是"我没有这种感觉啊"，那你可能还没有长时间进入 L4 之后的工作形态（参考第 1 篇的 8 级阶梯）——还没真正进入"批量让 agent 干活+自己做密集决策"的状态。等你跨过 L4 那道门槛，吸血鬼效应会准时来敲门。