你的大脑是 CPU，别让 AI 把它挂起 (WAIT)

最新推荐文章于 2025-12-15 14:50:45 发布

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#人工智能

大家好，我是Tony Bai。

先问一个扎心的问题：当你给 ChatGPT、Cursor 或 Claude Code 发送了一个复杂的 Prompt 之后，接下来的 30 秒到 1 分钟里，你在干什么？

我观察过很多开发者，90% 的人是这样的：

双手离开键盘，甚至抱在胸前，眼睛死死盯着屏幕上那个闪烁的光标，看着文字一个字一个字地蹦出来。心里默默念叨：“快点，再快点……”

在计算机科学里，这叫什么？

这叫 I/O 阻塞（Blocking I/O）。

在这个场景里，AI 是那个慢速的 I/O 设备（就像早期的磁带机或机械硬盘），而你——拥有几十亿神经元、算力无法估量的人类大脑（CPU），却因为等待这个 I/O 响应，被迫挂起（WAIT），处于完全闲置的状态。

这不仅仅是时间的浪费，这是算力的极大浪费。

很多开发者抱怨：“AI 有时候太慢了，打断了我的思路。”

但事实的真相可能是：不是 AI 慢，而是你的“调度算法”还停留在单核时代。

职场新分层：单核工作者 vs. 多核工作者

随着 AI 能力的普及，代码生成的质量差距正在缩小。未来的竞争壁垒，将从“你会写什么 Prompt”转移到“你如何管理与 AI 的并发交互”。

这导致了两种工作模式的分化，我们可以通过下面这张 "大脑CPU" 调度时序图来直观对比：

🔴 模式 A：单核工作者（同步阻塞）

特征： 就像单核 CPU 跑单线程程序。发完指令后，必须盯着屏幕等结果，算力被强行挂起（Wait）。
痛点： 图中红色的区域就是被浪费的生命。只要 AI 稍微卡顿，你的工作流就被切断了。

🟢 模式 B：多核工作者（异步并发）

特征： 就像现代操作系统的分时调度（Time-sharing）。人脑作为 OS Scheduler，维护着多个任务的状态。
优势： 图中绿色的区域显示，当 AI 在后台“搬砖”时，你的大脑立刻切换（Switch）到下一个任务（编写 Spec B）。
收益： 在 AI 响应延迟短期内无法消除的前提下，模式 B 的产出效率是模式 A 的 2 倍甚至更多。

第一性原理：如何优化大脑的“调度算法”？

既然“多核模式”效率极高，为什么 99% 的人做不到呢？

核心难点在于“上下文切换（Context Switching）”的成本。

做过底层开发的都知道，CPU 在切换线程时，必须执行一个昂贵的操作：Save Context（保存现场）和 Restore Context（恢复现场）。

人脑也是一样，甚至更弱。

根据认知心理学的“米勒定律”，人类的工作记忆（Working Memory，相当于 CPU 的 L1 Cache）容量极小，只有 7±2 个单位。

当你从“编写 Go 后端”切换到“调试 Vue 前端”时，你的 L1 Cache 会瞬间被清空。等你切回来时，你需要重新阅读代码、重新回忆变量名——这个过程就是“冷启动”，极度消耗能量。

所以，要实现高效的“人脑并发调度”，我们不能靠死记硬背，必须利用第一性原理优化我们的交互协议。

上下文卸载 (Context Offloading)

计算机如何解决内存不足的问题？虚拟内存（Swap）。 把不用的数据换出到硬盘里。

我们要模仿这个机制。不要试图在脑子里维持与 AI 的对话状态。

凡是发给 AI 的任务，必须是一个“全量的、自包含的数据包”。在这个数据包里，包含了 AI 完成任务所需的所有背景、约束和目标。

一旦发送出去，你的大脑应当能彻底遗忘（Forget）这个任务，清空 L1 Cache 去处理下一个线程，直到收到“完成”的中断信号。

无状态交互 (Stateless Interaction)

目前的“Chat 模式”是典型的有状态（Stateful）交互。你必须记得上一句说了什么，下一句才能接得上。这是并发的天敌。

高效的调度算法要求我们采用无状态（Stateless）交互。

每一次与 AI 的交互，都应该是一次独立的 API 调用。我不关心你记不记得上下文，我会在这一次指令中把上下文重新传给你。

我们可以用一张系统架构图来理解这种“大脑调度优化”：

结论很明显：

要让大脑 CPU 不阻塞，关键不在于你思考得有多快，而在于你是否拥有一个“外部存储（External RAM）”机制。

你需要一种介质，能够帮你低成本地固化上下文，让你敢于放手（Fire），也方便你随时捡起（Resume）。

那么，在软件工程领域，这种“固化上下文的介质”叫什么呢？

落地实战：Spec 就是你的“外部存储”

答案就是 Spec（规范说明书）。

而这种全新的开发范式，我们称之为 SDD (Spec-Driven Development，规范驱动开发)。

为什么“聊天（Chat）”是并发的天敌？

目前主流的“Chat-based Coding”本质上是同步且有状态的。

你输入：“把这个函数改一下。” AI 问：“改成啥样？” 你回：“像上次那个一样。”

这就完了。 你的大脑被迫挂载了海量的历史上下文，你必须在线，必须记得“上次”是指哪次。一旦去回个邮件，回来你就断片了。

SDD 如何实现“异步并发”？

在 SDD 工作流中（特别是配合像 Claude Code、Gemini Cli 这样的新一代 CLI 编码智能体工具），交互模式发生了质变：

Context Offloading（上下文固化）： 你不再在对话框里碎碎念，而是打开一个 Markdown 文件（Spec），把接口定义、业务逻辑、边界条件、甚至测试用例全部写下来。写完的那一刻，你的大脑内存就释放了。
Stateless Execution（无状态执行）： 你将这个 Spec 文件投喂给 AI。对于 AI 来说，这是一个全量的、自包含的原子任务。它不需要知道你昨天说了什么，它只需要根据这份文档执行。
Fire and Forget（即发即忘）： 指令发出后，你不需要盯着光标。AI 在后台读文档、写代码、跑测试。你可以立刻切换到下一个 Spec 的编写中。

让我们看下这张 SDD 并发工作流时序图：