在大型語言模型（LLMs）出現之前，一個簡單的「努力工作並產生輸出」的策略相對有效。那個時候，世界是「分析受限」的，因此構建一個增量的PPT或進行一些電子表格操作總能幫助我們更好地理解情況。優化「工作內容」的人和僅僅「產生輸出」的人之間的差別很小——也許是90%的效率對60%。在這種範式下，你可以通過測量「工作小時數」來大致評估某人的工作努力程度。 現在，隨著大型語言模型的出現，演示文稿、電子表格操作、電子郵件和一般的忙碌工作價值已經降到0.0。為了輸出而輸出沒有任何價值，因為我可以隨時要求Cursor生成我想要的任何分析。在舊的範式下，你可以每天工作12小時，卻完全沒有產生任何價值。 你可以花4個小時構建一個模型，而這個模型在Cursor上只需十分鐘（幾乎沒有價值），或者你可以花4個小時在Cursor上構建5個好的分析並思考結論。高價值、深思熟慮的工作與忙碌工作的差別現在超過100倍。