当 AI 足够会执行之后，真正的问题变了

今天我做了一个浏览器插件。但我觉得插件本身不是重点。重要的是，这个过程让我感觉到：AI 现在已经不只是帮你写代码，而是能直接把结果做出来的执行者。

重点不是插件

我对于浏览器插件开发几乎一无所知。以前如果我要做这种东西，大概率要先查 Manifest 是什么，插件怎么安装，脚本怎么拆，权限怎么写。

但这次我只是把一个脚本丢给 AI，说：我想把它改成浏览器插件的形式。AI 自动帮我改好了，并且告诉我怎么安装。整个过程很顺，一次成功，装上之后基本就是可以用的状态。

后面的交互修改也很直接。我截图给 AI，说这个地方怎么改，按钮怎么调整。它几乎都能一遍过地改出来。

人越来越只需要对结果负责

如果说以前我们需要改一些前端代码，那么至少要懂一点前端基础。或者说，至少要能监督 AI，判断它改得对不对。

现在的话，我越来越觉得，人可以把注意力从过程里抽出来，只盯最终结果。

我不用关心它怎么拆文件，不用关心代码规范，也不用关心中间用了什么实现方式。我只需要看这个插件最终是不是我想要的：按钮对不对，交互顺不顺，功能有没有到位。

这个变化看起来只是效率提升，但本质上是角色变化。过去我是半个开发者，现在更像是一个只对产品结果负责的人。

真正的问题是自主性

但说完优点，我也越来越感觉到它还有一个问题：自主性。

我们提出一个问题的时候，通常脑子里已经带着某一种解决方法。比如我说，把脚本改成浏览器插件，这本身就是一种路径。但路可能不止这一条。

现在大多数 AI 还是会沿着我给出的路径往前走。它会很好地执行我的方法，但不太会主动问：你的本质需求是什么？有没有一条更短、更稳的路？

我觉得这就是当前 AI 的一个矛盾点。它太听话，就不够聪明；但反过来，如果 AI 太自主，也会让人不安。

如果我明确让 AI 按某个方式做，但它觉得我的方法不够好，于是自己换了一条路，那我到底还能不能确定它会按我的意图执行？尤其在代码、数据、账号、权限这些场景里，这会很危险。

所以这里有一个很难的权衡。我们希望 AI 更聪明，能理解本质需求，能提出更好的方法。可同时，我们也希望它可控，知道边界，不要把我们带到预期之外。

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当 AI 已经足够会执行之后，我们真正要面对的，不再只是它能不能做出来，而是它应该在多大程度上替我们决定怎么做。

插件地址：https://github.com/kekeboomboom/ad_lab/tree/main/extensions/kwai-batch-appeal