我觉得我有 LLM 倦怠

LLM 倦怠的性质

• 许多人形容这种变化是从“做东西”变成了“设计 → 提示 → 审核 → 看管”，感觉像是在大规模管理一个不可靠的初级员工，或者一个“胡说八道的艺术家”。
• 倦怠更多不是来自自己使用 LLM，而是来自审查别人生成的无穷无尽的 AI 代码、文档和计划。
• 人们报告说，因为阅读了太多相似的 LLM 文本，会出现认知疲劳、发呆，甚至轻微的身体症状（头晕、恶心、“精神伤害”）。

质量、测试与验证负担

• 核心抱怨是：生成很便宜；验证并不便宜。审查和 QA 变成了主要瓶颈。
• 有些人非常依赖详尽测试、强类型和端到端检查来约束代理，但也指出 AI 生成的测试同样可能是错误的、空洞的或脆弱的。
• 许多人说，除非他们接受更粗糙的质量，否则他们无法比自己写代码更快地可靠审查 LLM 代码。

团队动态与“slop”

• 常见模式是：能力较弱或非程序员的人用 LLM 产出大量自己几乎不理解的代码或文档，然后把审查工作外包给别人。
• 这种“大规模 slop”对资深工程师影响最大，因为他们觉得自己有责任防止代码库或文档退化。
• 据说有些组织强制要求使用 LLM，甚至跟踪 token 使用量，这造成了扭曲的激励，让人生成比能够负责检查的更多产物。

风格疲劳与 “botspeak”

• 人们强烈反感 LLM 的默认语气：浮夸、重复的短语、表情符号、陈词滥调、过度使用某些词，以及密集的行话。
• 大家指出，模型会形成可识别的个人用语习惯；整天读这些内容感觉像是在读“快餐语言”。
• 有些人通过严格的风格指南来缓解这种问题（不要表情符号、禁用短语、指定声音），但幻觉和浅层推理仍然存在。

生产力、预期与成瘾

• 个人产出可以跃升 10–20 倍，让独立开发者能够交付雄心勃勃的项目和许多副业项目。
• 同样的提升也带来了压力：总是“再做一个任务”，总是再启动一个代理，很难停下工作。
• 许多人将这比作工业革命或流水线：吞吐量更高了，但重复性也更强，期望也更高了。

职业与身份

• 相当一部分人表示，以 LLM 为中心的工作让他们开始质疑程序员是否还能作为职业，甚至放弃把编程当作爱好。
• 那些热爱编程“过程”和工艺的人尤其会感到疏离；而更关注产品结果的人则往往更愿意接受这些工具。