Keynote · 演讲信息
当代码不再稀缺，如何释放人的带宽
从 2025 年底开始，在我们团队里，AI 能不能写好代码，已经不再是问题。新的问题随即出现：当 Agent 写得比人看得快，谁来给出意图、理解实现、验证结果，并承担最终判断？
今年以来，Chatbox 团队逐步转向 100% AI Coding。代码产能快速增长后，原来围绕“怎样更快地写出代码”建立的开发流程开始失效。逐行 Review 无法随着吞吐量扩张，人的注意力、上下文、理解、验证，以及产品、设计、工程之间的沟通，开始限制整个团队的交付速度和质量。
过去几个月，我们围绕这些瓶颈做了不少尝试：减少过细的 Spec，把可逆决策推迟到看到运行结果之后；让 AI 用更紧凑的结构解释自己的实现；通过测试、UI 自动化、截图和录屏把验证证据送到人面前；让不同职能直接调用彼此维护的 Agent，缩短等待和转述链路。
这次分享记录的是 Chatbox 团队走向 100% AI Coding 后遇到的真实困惑、失败和阶段性判断。我们仍然没有一套最终答案，但方向已经逐渐清晰：代码可以扩容，人的有限带宽需要被更谨慎地使用。
演讲提纲：
1、当 AI 写得比人看得快
2、意图带宽：把人脑中的判断交给 AI
3、理解带宽：把 AI 的实现压缩回人脑
4、验证带宽：让人直接从可视化证据开始判断
5、组织带宽：减少等待、转述和上下文恢复
6、质量杠杆：吞吐越高，架构越重要
7、结语：把人的带宽留给需要负责的判断
