5 月复盘：我写了 30 多篇 AI 编程文章，最后发现最值钱的是”不写”
“我向来是不惮以最坏的恶意来推测’月度复盘’的。”
5 月的最后一天。
朋友圈里，大家都在晒战绩。
这个月涨粉多少。那个月变现多少。谁谁谁拿到了融资。谁谁谁的文章破 10w+。
我看了看自己的后台。
5 月一共发了 30 多篇文章。平均每天一篇多。
听起来很猛。
但数字背后的事情，没几个人愿意说。
一、这个月，我到底写了什么
翻了一遍 5 月的发文记录，大概是这样：
AI 编程工具横评系列：
- 通义灵码 vs CodeGeeX vs 文心快码：国产三巨头横评
- Cursor 3 发布第一天我升级了，第二天我后悔了
- 卸载 Cursor 的第 7 天：深度评测 Trae 后，我承认这次是我”偏见”了
- 装了 5 个 AI 编程 CLI 实测：Claude Code、Cursor、Gemini 谁更强？
行业观察系列：
- 国产 AI 编程工具 5 月大洗牌：通义限免要结束了，Trae 又偷偷更新了
- 免费 AI 编程工具真的不花钱？我跑了 2 个月 Claude Code 和 Cursor，被 4 个隐形账单打脸了
- CLI-Anything 爆火：40.4k Stars 背后，Agent 开发终于告别”造轮子”
工程化落地系列：
- AI 写的代码只是冰山一角：软件工程化的深水区，AI 到底能填平几个坑？
- 我劝你别急着让 AI 写测试用例
- 用了 AI 编程三个月后，我们的代码质量反而下降了
- AI 运维的谎言：你以为省了人，其实全在填坑
- 别再吹 AI 提效了，先看看你的 review 流程兜得住吗
- AI 写的代码出了事，谁背锅？
工具分享：
- LightRAG1.5 发布：35.5k Stars 背后的真相，RAG 终于不再是玩具了
- 通义灵码限免 5 月 30 日结束：这 4 个免费替代品，接得住吗？
- Trae SOLO 实测：一句话从 PRD 到上线，它真能替代程序员？
看起来挺丰富。
但实际上——
每一篇，都是从”刷热点”开始的。
每天早上睁眼，微博、知乎、B 站、36 、GitHub Trending……十几个平台挨个刷一遍。一小时过去了。热点没抓到几个，焦虑倒是攒了一箩筐。 我花了一小时，在十几个平台里翻来翻去，最后只找到 1 条能用的选题。
这哪里叫追热点？这分明是在垃圾堆里淘金。
二、然后，我给自己造了个轮子
既然没有现成的工具，那就自己造。
这是我写的一个 Claude Code 的 Skill，叫 DailyHot。
它能干什么？一句话查询 56 个中文内容平台的热搜/热榜数据。
微博、知乎、B 站、36 氪、IT 之家、GitHub Trending、虎嗅、少数派、掘金、V2EX、CSDN……全接进来了。
你对 Claude Code 说一句：”看看今天的热点。”
它就会同时去查 36 氪、知乎、B 站、GitHub、掘金等平台，帮你筛出跟你领域有关的内容，合并成一个报告。
不需要记命令，不需要学语法。
技术架构很简单：
你说话 → Claude Code → DailyHot Skill → localhost:6688 → DailyHot API（56+ 平台）
底层接入了开源的 DailyHot API（MIT 协议）。我把它封装成了 Claude Code 的 Skill，让 AI 能听懂你的需求。
做完之后，我用了几天。真香。
至少，我不再需要每天花一小时刷十几个平台了。
但——工具能帮你省时间，省不了你”想清楚要写什么”的时间。
三、5 月最值钱的，不是写了多少篇，是”没写”的那几篇
这个月，有几个选题，我写了开头，然后删了。
第一个：《AI 正在杀死初级程序员》
写了一半，删了。
不是因为不敢写。是因为写了也没用。
这种文章网上太多了。情绪拉满，数据模糊，结论先行。
读者看完要么焦虑，要么骂街。没有人真的因此改变什么。
第二个：《我用 AI 编程工具，一个月赚了 10 万》
没写。
因为我没赚到 10 万。
我不想为了流量，编一个自己都不信的故事。
第三个：《AI 编程工具的十大骗局》
写了开头，删了。
因为”骗局”这个词太重了。
大部分 AI 编程工具不是骗人的。它们只是被过度包装了。
把”过度包装”写成”骗局”，是为了爽。但爽完之后，读者得到的是什么？
是更深的 distrust，不是更深的 understanding。
所以这三篇，我没发。
不是因为不敢。是因为“不写”比”写”更需要判断力。
四、但别急着把脑子也外包出去
说到底，这个月我学到最重要的一件事是：
AI 可以替你跑腿，但不能替你思考。
DailyHot 能帮我查热点，但查完之后，选哪个选题写、从什么角度写、用什么语气写——这些，AI 替不了。
Claude Code 能帮我写代码，但写完之后，这段代码的业务逻辑对不对、边界条件有没有覆盖、性能和安全性有没有考虑——这些，AI 替不了。
“用 AI”和”交给 AI”，是两码事。
前者是你有判断力，AI 是辅助。
后者是你放弃了判断力，AI 是替身。
AI 时代的真正分水岭不在”谁能用好 AI”——
而在于“谁能在 AI 越来越强的时候，还保持自己的判断力”。
五、说句实在的
5 月过去了。
我写了 30 多篇文章。有爆款，也有扑街的。
有被读者夸”写得太真实了”的，也有被骂”又在制造焦虑”的。
但我最在意的，不是哪篇数据好，哪篇数据差。
是“我写的时候，有没有骗自己”。
如果一篇东西，我自己看完都觉得”这好像不是我想说的”——那它再爆，也没意义。
如果一篇东西，我自己看完都觉得”这就是我想说的，虽然不一定所有人都认同”——那它再冷，也值了。
6 月马上来了。
我不打算给自己定什么”月更 XX 篇”的目标。
我只想定一个原则：
不写自己不信的。不写自己不懂的。不写自己不想写的。
听起来很任性。
但在这个人人都想”快速起号”“快速变现”“快速 10w+”的时代——
“慢”和”真”，反而是最稀缺的东西。
大抵如此罢。
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码孖 AI，专注 AI 工程化落地。
说白了就是帮程序员少干点活——但别指望 AI 替你思考，它只会替你打字。
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