P3分工：人做什么，AI 做什么
人站在循环之上；判断留给自己，搬运交给 AI；机器不能替人同意；经历替不了；AI 在跑，人要保持验收状态。
这几年，我把越来越多的环节交给了 AI，自己做的事反而更少，也更重。更少，是因为写代码、做设计、剪视频这些劳动，大部分已经压进了工具里；更重，是因为剩下的几乎都是判断，判断错了，最后背锅的还是我。
分工五条：点开一条，看一句话解释。
原则 06 人站在循环之上
人和 AI 的分工，是一步步换过来的。我们以为的是 AI 干活、人类写诗；真实发生的是 AI 先学会了写诗，人反而在后面给数据打标签。后来 AI 写诗也干活，人却成了瓶颈，每一步都要人看一眼、点一下，这叫 human in the loop。再往后，人站到了循环之上，只在关键节点出现，这叫 human on the loop。
2026 年春天龙虾火了，我和清华大学创业协会的朋友们在北京办过一场龙虾大会。我觉得它首先改变的是人和机器打交道的方式。旧范式是“我来学”，软件有多少功能，人就得学多少操作；AI 范式是“AI 来做”；龙虾范式是“我来养”，一个有记忆、有工具权限、能自己跑任务的 Agent，更像一个可以持续训练、持续校准的数字工位。
人站在循环之上，做的是四个动词：设计环境，提供上下文，设置边界，验收产出。10 月我发了一条科普片《如何用 AI 制作视频》，片尾写着：本片从调研到剪辑全部由 AI 完成，人做的是提要求和说“不行”。提要求，是设计环境和提供上下文；说“不行”，是设置边界和验收产出。
原则 07 判断留给自己，搬运交给 AI
第五期创造营开课之前，我给 DeepSeek Harness 写了七个插件，都发布在 npm 上，名字统一以 @lovstudio/dsh- 开头。每一个都来自我干活时被绊的一下。
| 插件 | 我被绊了一下的地方 |
|---|---|
dsh-account-balance | 额度还剩多少，看不见 |
dsh-better-command | 斜杠命令记不住全名 |
dsh-better-restart | 改完配置要重开 |
dsh-plugin-marketplace | 找不到别人写的插件 |
dsh-inject-system-prompt | 每次都要重复交代我的规矩 |
dsh-llm-config | 模型配置到处抄 |
dsh-frontend-inspector | 点了页面，找不到源码在哪 |
七个插件，七块石头
没有一个是“我想做个 AI 功能”。找到石头之后，我用四个问题把它拆开：谁、在什么时候把事情扔进来；输入长什么样，现在存在哪；输出交给谁，什么格式；什么叫做对了，必须能被第三个人检查。
最后切一刀：哪一步是判断，必须你来；哪一步是搬运，一定交给它。 搬运越多，这个工具越值钱；判断放进闸门，由你来过。
原则 08 机器可以执行，不能替人同意
我的 Skill 调用记录里有一个对比。Git Commit 那 401 次调用，98.8% 是我手动触发的；深度调研那一类，93.8% 是 AI 自动触发的。提交意味着授权：这一版我认了，可以存档，可以发布。补充证据，则适合让系统自己去找。
从这组数据里，我得到一条很简单的原则：越接近不可逆的决定，越应该由人主动来做。 发布上线是我调用第二多的 Skill，可它仍然在“只留给自己”那一列，因为我留给自己的是决定权，不是每个动作。发布可以让 AI 去执行，这一版发不发，只能由我来定。
留给自己的理由有两个。一是错了收不回来：发出去的消息、付出去的钱、删掉的文件，都没有撤销键。二是这些决定定义了你是谁：产品方向、客户关系、定价判断、品牌叙事，一旦全交出去，你很容易变成一个什么都懂一点、什么都无法负责的中间人。
| 档位 | |||
|---|---|---|---|
| 做错了，重来就行 | 做错了有损失，但能发现、能补救 | 做错了收不回来，或者它定义了你是谁 | |
| 查资料、补证据、整理摘要、格式转换、跑测试、第一轮挑错 | 写文章、做视频、写代码，海报、PPT、报价单和合同的初稿 | 对外发送、发布、付款、删除，产品方向与定价，客户关系与品牌叙事 | |
| 给清楚输入，然后放手 | 写好验收标准，逐项看 | 自己拍板；执行可以交给 AI，发不发由我定 |
- 判断标准
- 做错了收不回来，或者它定义了你是谁
- 我的例子
- 对外发送、发布、付款、删除，产品方向与定价，客户关系与品牌叙事
- 人要做的
- 自己拍板；执行可以交给 AI，发不发由我定
点列名看一档，点行名看一个维度
原则 09 AI 不能替你有经历
你让 AI “写一篇关于我骑行川藏线的文章”，它能写出一篇文字漂亮的游记，有雪山，有经幡，有感悟，唯独没有那天的暴雨、那个桥墩、那句朋友圈。2021 年 9 月 5 日是我骑行川藏线的第 36 天，墨竹工卡到拉萨，半路下起了暴雨，我躲在林拉公路的一个桥墩下面，冷得发抖。那天晚上我在朋友圈写：杀出去不会死，呆在原地才会死。这些只在我身上发生过，它不知道，就只能编。
所以我写东西有一个不变的顺序：事实先于文风。先有底稿，也就是你亲历的现场、你掌握的数字、你真实的判断；再有结构，这篇东西到底要做什么；最后才是文风。顺序反过来，就会得到一篇读起来很顺、但经不起任何追问的文章。
底稿不需要写得好，只需要是真的。语音、朋友圈、讲稿、聊天记录都是来源。第五期上课那天，我在纸上手写了一份大纲，让 AI 逐字转录，再和原来的电子版对照，找出了三处电子版里没有的东西。手写的，往往是你真正在意的。
原则 10 AI 在跑，人要保持验收状态
这一条是我真吃过亏的。通宵干活、状态很差、同时开着好几个会话的时候，这边 Claude Code 在跑，那边 Codex 在跑，另一个窗口还在装依赖，我想着反正要等一两分钟，就顺手打开了短视频。爽感很强，效果很差。
vibe coding 更像带着几个很聪明但不稳定的实习生：写得很快，也会很自信地写错。关键节点上没看改动、没看日志、没看截图，下一轮任务就建立在一个错误的前提上，等发现的时候，已经不是改一行的问题，是要拆一片。我说“不要盯着 AI 看”，指的是别盯着转圈的进度条发呆，可不是让你去刷视频。AI 干活的时候，人做四类事：
- —想判断：这个需求值不值得做，客户真正在意什么，失败成本在哪。趁它在跑，把验收标准和下一轮的要求写清楚。
- —做验证：打开页面，跑一遍流程，读一遍生成的内容，问一个客户有没有用。
- —维护关系：回重要的消息，约客户，见朋友，给帮助过你的人反馈进展。
- —照顾身体：吃饭，睡觉，走路，健身。AI 可以连续跑，人不能。
常见误区
- —把分工理解成“把活丢给 AI，然后人离场”。它在跑的时候，你要在验收状态里。
- —以为留给自己的必须是每个动作。留给自己的是决定权，执行可以交出去。
- —让 AI 替你补经历。它写得越漂亮，越经不起追问。
- 第 1 题单选人站在循环之上（Human ON the Loop）时，手工川说人在 AI 时代的工作是哪四个动词？
- 第 2 题单选发布上线是手工川调用第二多的 Skill，为什么它仍在“只留给自己”那一列？
- 第 3 题多选（选出全部正确项）AI 干活的时候，手工川建议人去做哪几类事？
- 手工川《超越之旅》第一期讲义，前言（川藏线第 36 天）、第一章（分工的四个阶段、龙虾）、第二章（三档分工、AI 干活时人做什么）、第六章（底稿）、第八章（七个插件、四问一刀）
- 手工川《如何用 AI 制作视频》（B 站）2026-10-21
- 手工川《Skill 开发最佳实践与商业化探索》，2026 年支付宝外滩大会分享，上海，2026 年 9 月
- 手工川《置身 OPC 内 | 深度》，公众号「手工川」2026-07-08
- 手工川给 Agent 的通用原则、规则变更记录（0.1.0–0.26.0，2026 年 8—10 月）与工作区踩坑记录，未公开