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title: "Mitchell Hashimoto 的 AI 采用之旅"
source: "https://mitchellh.com/writing/my-ai-adoption-journey"
author: "Mitchell Hashimoto"
published: 2026-02-05
last_updated: 2026-04-11
tags:
  - practices
  - adoption
  - harness-engineering
raw_sources:
  - path: raw/My AI Adoption Journey.md
    hash: "sha256:initial"
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# Mitchell Hashimoto 的 AI 采用之旅

本文记录了 HashiCorp 创始人 Mitchell Hashimoto 从 AI 怀疑论者到深度用户的六个阶段采用之旅。他的经历为如何有效采用 AI 工具提供了实用的指导框架。

## 核心论点

Mitchell 认为，任何有意义的工具采用都必然经历三个阶段：

1. **低效期** - 初期感觉不如现有工作流高效
2. **胜任期** - 逐渐掌握，达到与手动工作相当的效率
3. **变革期** - 发现新的工作方式，彻底改变工作流和生活

> **关键洞察**：必须强迫自己度过前两个阶段，才能发现 AI 的真正价值。

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## 六个采用阶段

### 阶段 1：放弃聊天机器人界面

**立即停止尝试通过聊天机器人执行有意义的工作。**

聊天机器人（如 ChatGPT、Gemini 网页版）有其实际价值，是日常 AI 工作流的一部分，但在编码方面的效用非常有限。你大多只是希望它们基于先前训练得出正确结果，而纠正它们需要你（人类）反复告诉它们错了。这种方式效率低下。

**关键发现**：
- 聊天界面在棕色地带（brownfield）项目中效果很差
- 复制粘贴代码和命令输出的过程令人沮丧
- 必须使用**智能体（Agent）**才能找到价值

**智能体的最低要求**：
- 读取文件
- 执行程序
- 发出 HTTP 请求

> **个人转折点**：将 Zed 命令面板的截图粘贴到 Gemini，要求它用 SwiftUI 重现，结果非常好。Ghostty 的 macOS 命令面板仅在此基础上做了轻微修改。

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### 阶段 2：重现自己的工作

**强迫自己用智能体重现所有手动提交。**

Mitchell 最初使用 Claude Code 时并不满意，觉得必须润色它生成的所有内容，这比自己动手花的时间还多。但他没有放弃，而是**强迫自己用智能体重现所有手动提交**—— literally 把工作做两遍。先手动完成工作，然后与智能体斗争以产生相同质量和功能的结果（当然不让它看到手动解决方案）。

**这一过程的收获**：
1. **分解任务** - 将会话拆分为独立、清晰、可操作的任务。不要试图在一个大型会话中"画出整只猫头鹰"。
2. **规划与执行分离** - 对于模糊的请求，将工作分为规划会话和执行会话。
3. **自我验证** - 如果给智能体一种验证其工作的方法，它通常会修正自己的错误并防止回归。

**更重要的收获**：
- 了解了智能体擅长什么、不擅长什么
- 对于擅长的任务，掌握了如何获得想要的结果
- 知道了**什么时候不应该使用智能体**——这本身就是巨大的时间节省

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### 阶段 3：日终智能体

**每天最后 30 分钟启动一个或多个智能体。**

Mitchell 的下一个模式是：**留出每天最后 30 分钟来启动一个或多个智能体。** 他的假设是，也许可以让智能体在他无法工作的时间取得一些积极进展。基本上：不要试图在已有时间内做更多事情，而是尝试在没有的时间内做更多事情。

**发现的高价值任务类别**：
- **深度研究会话** - 要求智能体调查某个领域，例如查找特定语言中具有特定许可证类型的所有库，并为每个库生成多页摘要，包括优缺点、开发活动、社会情绪等。
- **并行智能体尝试不同的模糊想法** - 不期望它们产生可交付的成果，但也许可以在第二天处理任务时揭示一些未知的未知。
- **Issue 和 PR 分类/审查** - 智能体擅长使用 `gh`（GitHub CLI），因此手动编写了一个快速方法来并行启动一堆智能体来分类问题。不允许智能体回应，只需要第二天的报告来指导高价值或低工作量的任务。

> **关键洞察**：这不是让智能体整夜循环运行。大多数情况下，智能体在半小时内完成任务。但在工作日的后半段，通常会感到疲惫，脱离心流状态，个人效率低下，因此将精力转移到启动这些智能体上，第二天早上可以"热启动"，比平时更快地开始工作。

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### 阶段 4：外包确定的任务

**让智能体做所有它几乎肯定能正确完成的工作，同时你处理其他任务。**

到了这个阶段，Mitchell 对 AI 擅长和不擅长的任务非常有信心。对某些任务，AI 会取得基本正确的解决方案有很高的信心。因此，旅程的下一步是：**让智能体做所有这些工作，同时你处理其他任务。**

**具体做法**：
- 每天从昨晚分类智能体的结果开始
- 手动过滤出智能体几乎肯定能很好解决的问题
- 让它们在后台运行（一次一个，不是并行）
- **同时处理其他事情**——不是刷社交媒体，而是处于正常的、AI 前的深度思考模式

**关键规则**：
- **关闭智能体桌面通知** - 上下文切换非常昂贵。为了保持效率，人类应该控制何时中断智能体，而不是相反。
- 在工作的自然休息时间，切换过去检查一下，然后继续。

> **技能形成的权衡**：这很好地抵消了 [Anthropic 技能形成论文](https://www.anthropic.com/research/AI-assistance-coding-skills) 中提出的问题。你在权衡：不为委托给智能体的任务形成技能，同时继续在手动处理的任务中自然形成技能。

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### 阶段 5：工程化 Harness

**每次发现智能体犯错时，花时间设计一个解决方案，让智能体永远不会再犯那个错误。**

> **显而易见的事实**：当智能体第一次就产生正确结果，或最坏情况下只需要最少润色时，效率会高得多。实现这一点的最可靠方法是给智能体快速、高质量的工具来自动告诉它什么时候错了。

**Harness 工程的两种形式**：

1. **更好的隐式提示（AGENTS.md）** - 对于简单的事情，比如智能体反复运行错误的命令或找到错误的 API，更新 `AGENTS.md`（或等效文件）。每一行都基于一个糟糕的智能体行为，而且几乎完全解决了所有问题。

2. **实际的编程工具** - 例如，截图脚本、运行筛选测试等。这通常与 AGENTS.md 更改配对，让它知道这个工具的存在。

> **这就是我今天的位置**：每当看到智能体做了坏事，就真诚地努力防止它再做那件坏事。或者，相反地，真诚地努力让智能体验证它们在做正确的事。

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### 阶段 6：始终有一个智能体在运行

**如果智能体没有在运行，问问自己"现在有什么是智能体可以为我做的吗？"**

Mitchell 同时也在**始终有一个智能体在运行**的目标下运作。他特别喜欢将这与较慢、更周到的模型（如 Amp 的深度模式，本质上就是 GPT-5.2-Codex）结合使用，这些模型可能需要 30 多分钟来进行小的更改。但另一面是，它确实倾向于产生非常好的结果。

**当前状态**：
- 还没有运行多个智能体，目前也不想这么做
- 有一个智能体在运行是一个很好的平衡
- 目前正常工作日中可能只有 10-20% 的时间有效地让后台智能体运行
- 正在积极努力改善这一点

> **关键原则**：不想为了运行智能体而运行智能体。只有当有一个认为对自己真正有帮助的任务时才运行它们。这个目标的一部分挑战是改善自己的工作流和工具，以便可以有源源不断的高质量工作来委托。即使没有 AI，这也很重要！

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## 今天的状态

这就是 Mitchell 今天的位置。

通过这段旅程，他个人达到了一个点：成功使用现代 AI 工具，并相信自己以基于现实的适当、审慎的观点来处理它。他完全不在乎 AI 是否会留下来——他是一个软件工匠，只是出于对这个行业的热爱而构建东西。

整个领域发展得如此之快，他确信很快就会回头看这篇文章，嘲笑自己的天真。但正如他们所说，如果你不能为过去的自己感到尴尬，你可能就没有成长。只希望能朝着正确的方向成长！

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## 相关研究

- [[Harness-Engineering|Harness 工程]]
- [[Long-Running-Harness-Design|长运行应用的 Harness 设计]]
- [[OpenAI-Codex-Harness-Engineering|OpenAI Codex Harness 工程]]