这次项目做下来，
我对 AI 编程最大的一个新判断是：

真正的瓶颈，
不是模型能力。

而是：

项目上下文有没有被整理清楚。

一开始我也很容易这样做：

• 直接开聊
• 需求边聊边补
• 问题边查边说
• 决策留在聊天记录里

短期看很快。
但项目一长，就会开始乱。

因为聊天记录有 3 个天然问题：

• 很长
• 很散
• 不适合回看

真正到后面能救命的，
反而不是“那一轮聊得多详细”。

而是这些文档：

• 项目上下文
• 系统链路
• debug log
• feature notes
• release checklist

也就是：

聊天适合推进动作，
文档适合沉淀秩序。

我现在越来越觉得，
AI 编程真正高效的方式，不是一直聊。

而是：

1. 先把上下文写下来
2. 再让 AI 基于上下文做事
3. 做完再把关键结论回写文档