真的没空跟你们这些大水、大睡、大菜、薄肌理论闹了，现在我提出大AI理论！

大水理论为什么比薄肌理论火？薄肌还需要练，大水理论直接来瓶水就可以了。

大AI理论也吸收了这优点，不挑订阅，不挑模型，不挑Agent框架，不需要记提示语，主打一个分三阶段给AI对话就把模型能力拉到极致。

1️⃣ 第一步，把现在用的模型推理程度拉到最高，选择计划模式，然后把键盘丢掉，用语音，图片和视频发信息！

就把AI当成平时跟朋友聊天那样，我跟朋友解释一个梗的时候也不会一个个图一句句话说，都是直接一个视频丢过去让TA看来龙去脉，大部分有多模态能力的AI也能做到。

而且语音输入就最大降低信息损耗，我不夸张，现在AI语音识别就算没有技术词的词典，一次正常的录入也就改1-2次，改完之后还能收录到词典，性价比真的相当高。

这步的核心就一句话，你脑子里那些乱七八糟的想法，不过滤不整理，全部倒给AI。高推理模式会把碎片整理成完整计划。打字的时候我反而会下意识精简，信息就在过程里丢失。

2️⃣第二步，把模型推理程度改到中档，快速实现干活！

在纯代码实现或者Agent干活的情况下，中档和高档的推理程度在质量上没有拉出太大的差距，速度的提升是相当可观的。

这有一个大前提，就是需求描述要足够详细。这个在一个叫Terminal Bench 3.0的测试上有过验证，详细需求+中档推理，和模糊需求+高档推理比，前者的完成质量更高。

这其实跟人交接工作一样。一份写得巨详细的PRD交给中等水平的程序员，干出来的活大概率比你甩一句「帮我搞个xx」给大牛要靠谱。

3️⃣第三步，把模型推理改到高以上的档位，验证之前干的活！

这步是整个理论的灵魂。中档推理干活快是快，但脑子转得没那么细。

这时候要把推理调回高档，让AI review自己中档干的活。我自己的经验，这一步能揪出来20%左右的问题。边界情况没处理，逻辑有漏洞等等。

验证的速度还很快。审查已有的东西比从零开始写快得多，花的时间大概只有从头生成的三分之一。

那我直接全程推理强度拉满不好吗？
但会有两个问题，不是额度不够用。
一个是慢，真的很慢，你坐那等半天效率不如中档快速迭代。
另一个是高推理在执行阶段容易想太多，纠结半天选方案A还是B，给它一个明确的计划产出更稳定。

一开始提出这大AI理论是想玩梗的，
没想到真的做出来这个如此有用的超大杯、中杯、大杯的理论。
有用的东西就是这么朴素。
大AI理论，
三步就够了。