⚠️ 只会用聊天型大模型、最近又怕跟不上 AI 新工具的人，最烦的就是看完一篇长文，还是不知道这事跟自己有没有关系。你刚刷到 colbymchenry / codegraph 这个“给代码仓库画地图”的项目[C001]时，本来想顺手划走，又怕漏掉真正会影响下一步判断的那一点；如果这时只盯“模型够不够强”，时间、预算和注意力很容易花错地方。
我真正记住的不是它列了多少功能，而是那句反常识判断：AI 编程先慢在找代码，不慢在写代码。[C002] 很多时候不是助手不会写，而是它还没开始写，就先在目录、文件和入口里绕半天。
说明页（README）里给的基准是：6 个真实代码库，平均少 92% 调工具的次数、快 71%；有些问题只用 1 到 6 次探索就能答出来。[C003] 这些数字值钱，不是因为好看，而是少一次乱翻文件，就少一次浪费时间，也少一次把上下文耗掉。
我再看它的工具说明，更确定它砍的是“找代码税”。它专门给探索步骤设预算，还会按项目大小调节输出预算，说明重点不是把回答包装得更聪明，而是先让助手别迷路。[C004] 一条更新值不值得看，不看它列了多少功能，先看它会不会改掉你下一步的判断。
这条更适合已经在让聊天助手看仓库、改项目、却老卡在“先翻哪层目录”的人；如果你只是日常聊天，它没那么相关。92% 和 71% 还是仓库自述基准，不等于你的项目也会照着复现。所以我会先存这条：以后看 AI 编程工具，先问它能不能少找半天代码，再问它会不会多写几行。
🤔 你现在最想先避开的，是哪一个坑？