先承認，上一集那個數字沒有算過
上一集我說，打程式碼的時間大概少了 95%。那是感覺。這次，我把自己一週的工作拆成 14 項，想知道 AI 到底讓哪些事情離開了我。
測試、回覆同事、簡報和研究整理、文件與 ticket 等事情，確實有很多交給了 AI。我盤點的幾個相關項目，現在合計約 2.5 小時。但整週算下來，40 多個小時還是 40 多個小時。
20 個小時，數字沒變，裡面的事情換了
以前最大的那一塊，是開發功能、寫程式。現在最大的那一塊，變成跟 AI 溝通目標、規格、邊界與驗收標準。
以前一週大約完成 2–3 張 ticket，現在至少 8 張；以我自己認為複雜度相近的工作來比，大約是三倍。這是我的個人工作盤點，不是普遍適用的效率測試。我本來甚至覺得有十倍，算完才發現感覺放大了。
產量變大，驗證卻被壓薄了
我看到一個盲點：如果一週只花兩小時驗證，分給八張 ticket，每張只剩十五分鐘。
AI 寫功能，再替自己寫測試，測試全綠也可能只是證明它符合自己的理解。真正的「課綱」應該來自我要解決的問題，而不是讓 AI 同時出題、作答、打分數。
省下的時間，會變成下一輪的產量要求
當產量提高，對產量的期待也容易跟著提高。省下來的時間沒有自動變成休息，而是被更多工作填滿。
工作盤點也有自己的限制。某件事只占一小時，不代表它不重要。規格理解錯了，那一小時可能讓後面二十小時一起白做。
所以我想守住的是前面那半小時：先把需求對齊。另外，也留一點時間，把會重複出現的流程整理成下次能再用的工具。
AI 不會給你時間，除非你把它變成槓桿。
你可以先花二十分鐘，列出自己一週真的在做什麼。找出重複的工作，也圈出一旦做錯、會讓後面全部重來的那一步。