上一篇文章最后留下了一个问题：如果把分析需求、查文档、写代码的过程都交给 AI，以后需要我判断的时候，我还有什么可以拿来判断？
顺着这个问题想下去，好像会得到一个很奇怪的结论：为了保留判断力，我是不是应该故意给自己留一点麻烦？可我使用 AI，本来就是为了少做一些麻烦的事。AI 一分钟可以完成，我偏要花一天手工完成，这不像思考，更像跟自己过不去。
我想保留的到底是什么？
以前没有 AI，很多过程我跳不过去。代码不会写就要查，方案拿不准就要比较，出错了也只能自己找原因。这里面有些事情只是费时间，有些事情却会逼着我作出判断。它们混在一起，当时也没有必要分得那么清楚，因为反正都得自己做。
现在不一样了。AI 可以替我查资料、写代码，也可以给出几个方案，再推荐一个看起来最合适的。它给了我跳过整个过程的办法，至于要跳过多少，是我自己选的。
我不知道有没有更准确的说法，暂且把那些会逼着我分析、尝试、怀疑和修正的部分，叫作“思考阻力”。
阻力当然不都是好的。记住某个语法、把资料换一种格式，这些事情交给 AI，我不觉得有什么可惜。可如果一个方案为什么这样选、出了问题为什么这样改，我也不再需要知道，那么省掉的可能就不只是时间了。
AI 时代，不是阻力越少越好，而是要知道哪些阻力值得保留。
哪些阻力值得保留？
我想通过保留一部分思考阻力，让自己继续形成判断力。可当我要决定保留哪一部分时，这个选择本身就需要判断力。问题又回到了原点：如果我还没有足够的判断力，该怎么作出这个选择？
我一开始想给它列几个标准，后来觉得不太对。什么事情重要，什么能力以后还要用，很多时候并不能提前判断。如果我已经知道得那么清楚，可能也就不缺判断力了。
也许我不必先决定哪些工作必须亲手完成。代码是不是我写的，并不是最重要的。真正不能一起交出去的，是我有没有作出判断，以及后来有没有看到这个判断带来了什么。
AI 可以选技术栈、写代码、处理报错。如果每一次选择都是它做的，出了问题以后也是它悄悄改好的，我虽然参与了整个项目，最后留下来的可能只有一个已经完成的结果。我不知道当初为什么这样选，也不知道后来为什么错了。下一次再遇到类似的问题，我还是只能继续问它。
判断力不是凭空想出来的，而是一次次判断以后，被结果纠正出来的。
所以我现在能想到的，不是刻意把工作变慢，也不是遇到问题以后强迫自己先想半小时。我只是想保留自己作出判断，再让结果回来纠正我的机会。至于每一次到底应该保留多少，我还没有答案。
但至少，我再把报错复制给 AI 的时候，不能说是 AI 抢走了我的思考。那一下复制粘贴，是我自己做的。