原文：Don’t Let AI Write For You 发布于 2026年3月8日
当你写一篇文档或文章时，你其实是在提出一个问题，然后回答它。例如，一份 PRD 回答的是"我们应该构建什么？"，一份技术规范回答的是"我们应该如何构建？“有时问题更难回答——“我们到底想要实现什么？“而每一次尝试作答，你都在反思自己是否问对了问题。
但现在，当然，我们有了 LLM。我看到越来越多由 LLM 生成的文档、文章和随笔。对此我想发出警示：每一篇由 LLM 生成的文档，都是一次错失的思考机会，也是一次错失的建立信任的机会。
思考
写作的目的不在于"写完”，而在于加深自己的理解，进而加深周围人的理解。当你被要求写点什么时，你的任务是深入那片混沌，带着结构和理解走出来——征服未知。
写作的第二层目标是让自己变得更有能力。这就像锻炼身体。每一次在能力边界上多做一个动作，你就会变得更强。这既不舒适，也需要付出努力。
让 LLM 替你写作，就像花钱雇人替你健身。
建立信任
LLM 生成的写作还带来社会层面的影响。当我发给别人一份带着 LLM 气息的文档时，我只是在证明 LLM 能生成一些近似于"别人想听的话"的内容，而并没有展示出我曾真正与这些想法搏斗过。
这会损害我的公信力——作为一个能够主导这份文档所提出的任何项目的人，这种信任至关重要。这实在可惜，因为我本可以借此机会建立自己的公信力。
LLM 生成的写作不仅损害了写作本身的真实性，也损害了其背后思想的真实性。如果文字是自动生成的，那么其中的想法是否也是如此？
LLM 如何融入写作过程
LLM 在研究和校对工作方面很有价值。它们也适合快速记录信息或转录文字（这两者都不是我所说的"写作”，即"写一篇文章"的那种意义）。
它们尤其擅长生成创意。这一用途之所以有效，是因为即使它们生成了 10 个想法而只有一个有用，也毫无损失。你可以取其精华，弃其糟粕。
这些 LLM 将提高软件交付的效率。但要充分发挥其价值，我们需要在运用它们的同时，同步提升自身的思考深度。