我终于明白为什么大家都在用 AI 提效，很多团队的代码审查和沟通成本反而直接翻倍了，
Shopify CEO 最近把这种现象叫烂泥手榴弹：
每个人用 AI 省了五分钟，结果把一个小时的排错成本，精准转移给了看代码的同事。

很多人都在聊 Shopify CEO 透露内部一半 PR 都有 AI 参与，但这场访谈真正值得在意的，是他对 AI 协同敲响的反向警钟。

大家以为引入 AI 是为了让产出翻倍，Tobi 看到的却是整个组织正在被产出过剩拖垮。
Shopify 内部跑着一个叫 River 的 AI，它有个性和记忆，甚至有空闲时的反思机制。
工程师不从零手写代码，约一半的代码合并请求来自和它的对话。
但它有一条死规矩：只在公开 Slack 频道干活，绝不允许私聊隐藏。
真正的协同危机不是大家写得太慢，而是大家扔得太快。
很多人用模型几秒钟生成一段洋洋洒洒的代码或方案，自己都没核对过，顺手发给同事。
Tobi 把这种东西叫做烂泥手榴弹。
你靠提示词省下的五分钟，瞬间变成了同事两小时的排错与清洗成本。
个人的效率数字看似涨了，整个团队的审查带宽却被直接挤爆。
把 River 锁在公开频道就是为了解决这件事：
公开对话是走廊里的公共黑板，所有人都能偷听和围观老员工如何提问；
代码审查是防爆盾，谁引爆的生成物谁负全责；
AI 是没有痛觉的打字员，但端上桌的菜必须有人尝过第一口。
访谈里还有几个很清醒的限制：
第一，AI 不能坐牢，法律和商业后果全由人类承担，所以责任永远无法外包；
第二，复杂的方案通常是错的，抵抗烂泥膨胀靠的是做减法，而不是给系统再叠一层 AI 审查器；
第三，即便在公开频道，没有品味的提示依然会变成噪音，工具无法替代直觉。
当生成内容变成几乎零成本的自来水，个人最稀缺的能力不再是谁能多打几千行代码，而是谁敢在不确定的方向上做减法，把住品味与判断的门槛。
替别人省下审查时间的人，永远比扔出烂泥手榴弹的人更值钱。 https://t.co/SMQUDU6Rvg