AI编程的生产力在普及以后也有边际收益曲线的，一是token的成本不可能无限使用，这导致只能在有限的资源下进行工作，二是即使随便使用token，在遇到复杂问题，大上下文任务，大型工程的时候，AI的效率基本被限定死了，为解决问题所花费的时间随着项目的复杂度提升。

我这个项目早期开发效率极高，当代码量达到十万级水平，大部分最小迭代任务都需要消耗40-60分钟，这些时间当然可以通过token速度的增加进行优化，但这里很多时间消耗在思维链，自审核，测试，工具调用，测试脚本调试，环境管理等质量控制方面了，各种测试消耗了大量的时间，而不是代码编写本身。

软件工程最后撞上的不是代码的编写效率，而是质量门禁生产要求下的交付速度。这个速度达到一定规模以后，很难再通过AI化来提升了。

所以未来真正值钱的可能不是更快的 Coding Agent，而是更高吞吐量的质量门禁系统。一个AI时代软件生产管线的最佳实践。AI生成比拼的时代基本结束了。以后对AI纩的考核不是每小时生成多少代码，而是每小时能交付多少生产可用模块。

以后我们要关注的是软件工程的生产性代码吞吐量是多少，而不是多少token/s。