• AI 笔记

从前慢：两种慢，两种命运

TLDR AI 消除了工作流里的摩擦，却也悄悄跳过了成长路上的必经之路。GitHub Copilot 改计费只是一个信号：不是所有的慢都该变快。 一个计费变更引发的思考 2026 年 6 月 1 日，GitHub Copilot 改了计费规则。 原来按「请求次数」收费，一次快速的问答和一次跑了一个小时的 agentic 任务，算同样的价钱。现在改成按 token 实际消耗计费，单位叫 GitHub AI Credits——模型越贵、跑得越久，花得越多。 订阅价格没变，但这两天微信群和技术群里吐槽声不断。 有人发现自己平时的用法，在新计费模式下账单会翻好几倍。有人的 credits 一天半就跑完了，只能切回质量差一档的模型继续干活。还有人感叹：「由奢入俭难。」 更有意思的是另一种声音：「要学会高效利用。」 这句话听起来是个建议，但仔细想想，它本身就是一种新的摩擦——以前用 AI 根本不需要想这件事，现在要专门腾出精力，研究怎么「用得更省」。AI 本来是来消除摩擦的，结果自己又制造了一种新的中间成本。 这让我想到一个更大的问题：AI 在重新定价的，到底是什么？ 第一种慢——系统的包袱 先说工作流。 一个典型的工程工作流，往往不是在单一系统里完成的。需求在 Jira，代码在 GitHub，部署在 Jenkins，监控在 Grafana，文档在 Confluence，通知在飞书。每个系统有自己的 API、自己的数据格式、自己的交互方式。