AI 时代的 CEO 式工作模式

最近意识到一件事：我已经很久没有亲手写代码了。

不是不会写，是不需要写了。自从把日常工作流切换到 Claude Code 之后，我的角色发生了根本性的变化——从一个 Individual Contributor，变成了某种意义上的 CEO。

日常是什么样的

每天打开电脑，我做的事情大致是这样的：

1. 下达任务。用 Wide Research 跑调研，或者给 Claude Code 描述一个需求。
2. 审批方案。阅读 Agent 返回的初步调研结果或执行计划（Plan mode），判断方向对不对。
3. 批准执行。同意就放行，让它去跑；不同意就打回，给修改意见。

然后重复。一天下来，我可能同时开着好几个 Claude Code 会话，每个会话都在处理不同的项目。我在它们之间切换，审阅、批准、打回、再审阅。

这跟管理一个小团队没有本质区别。

生产力确实被放大了

以前一天能推进一两个项目就不错了。现在可以同时推进五六个，因为执行层面几乎完全交给了 AI。我负责的是方向判断和质量把控——这恰好是目前 AI 还不太擅长自主完成的部分。

跨境电商的选品调研、内容项目的技术实现、博客文章的撰写发布，这些以前需要分别投入大量时间的事情，现在可以并行。感觉像是突然有了好几个还不错的下属，虽然偶尔需要反复纠正，但执行速度快得多。

但累的方式变了

以前累是因为写代码、调 bug、做重复劳动。现在累是因为决策疲劳。

每一个 Agent 返回的结果都需要我判断：方向对不对？遗漏了什么？需不需要调整？一天做几十个这样的决策，到晚上脑子是真的转不动了。

这让我想起之前读到的关于 CEO 决策疲劳的研究——他们不是体力累，是判断力在持续消耗。现在我算是亲身体验了一把。

看起来不用写代码了，好像轻松了，但实际上能做的事情多了太多，以至于每天的信息处理量和决策量反而比以前更大。

新的瓶颈

之前发了一条推文：

现在能够让我休息、能够限制我生产力的，就只有睡眠以及 AI 公司的稳定性了。

这不是夸张。当你的工作模式变成「下任务→审批→执行」的循环后，理论上只要你醒着、AI 服务可用，你就可以一直产出。没有了「写不动代码」的物理限制，生产力的天花板变成了两个东西：

• 你的精力。具体来说就是睡眠。睡够了就能继续决策，睡不够就判断力下降。
• AI 服务的可用性。Claude 偶尔会抽风，API 会超时，服务会中断。这些时候反而成了被迫休息的时间。

某种意义上，AI 公司的 downtime 成了我的强制休息机制。

这是一种值得记录的转变

我觉得这种工作模式的转变值得记下来，因为它可能代表了一种趋势。

当 AI 编程助手足够强的时候，很多独立开发者、小团队创业者的角色会自然地从执行者转向管理者。你不需要雇人，但你需要学会「管理 AI」——拆解任务、设定标准、审核产出、控制质量。

这些是管理技能，不是编程技能。

现在回头看，过去几个月我提升最多的不是任何技术能力，而是：如何更好地描述需求、如何更快地判断方案质量、如何有效地并行管理多个项目。这些全是管理者的核心能力。

我不确定这是好事还是坏事。但这确实是正在发生的事。