主要观点：提出代理编程理论，认为人们擅长适应工具且低估自身适应能力，工具设计不佳导致技能获取困难；探讨 AI 助手采用背后的驱动、用户差异及原因，如对 LLM 的不同感受和信任度等；阐述有效使用 AI 代码代理所需的大量支撑架构和技巧，包括尝试多种模型、配置文件等；指出 AI 销售与实际交付的差距，以及不良交互设计带来的问题，如增加用户应对技能需求等；强调当前使用 LLM 编程需大量支撑和技能，且技能定义模糊，是不良交互设计的意外结果。
关键信息：

• AI 助手采用受多种因素影响，用户对其感受差异大。
• 有效使用 AI 代码代理需多种支撑架构和技巧。
• AI 销售与交付存在差距，不良交互设计增加用户应对技能需求。
• 当前使用 LLM 编程技能定义模糊，是不良设计的意外结果。
  重要细节：
• 提到投资者将公司分为预 AI 和后 AI 两类，强制采用 LLM。
• 列举使 AI 代码代理工作的多种方式，如使用不同模型、配置文件等。
• 以 coworker 为例说明优化提示的重要性。
• 引用相关研究和概念，如 Moravec’s Paradox、Law of Fluency 等。
• 提及个人与企业账户切换影响 LLM 工作等细节。