谈谈如何人机共修—如何利用认知负荷理论，驯服你的Claude Code们

AI 写代码只需 3 秒，读懂它却要 30 分钟？

有了 Copilot 和 Claude Code 之后，我们写代码的速度确实飞起来了。但是，你有没有遇到过这种尴尬的时刻：

你用 SKILL 或 SPEC 让 AI 生成了一个复杂的鉴权模块，跑起来没问题。

一周后，需求变了，你需要修改其中的一行逻辑。你打开代码，看着那堆极其精简却晦涩的 Lambda 表达式、神秘的变量名和层层嵌套的回调，你的大脑突然宕机了。

你发现：代码生成的门槛降低了，但代码理解的“认知负荷”却爆炸了。

其实编程的瓶颈从来不是手速，而是大脑的认知限制。在 AI 时代，这个矛盾更加尖锐。

我在之前文章中提到过认知心理学模型，今天就继续来聊聊怎么正确地用 AI，才不会让它撑爆你的大脑。

01 长期记忆（LTM）：从“背诵者”进化为“索引者”

大脑原理： 长期记忆像是一个巨大的硬盘，存储着你的知识储备（语法、API、算法）。以前，我们需要背诵大量的语法细节，因为查文档太慢，会打断思路。

AI 时代的改变： AI 就是一个外挂的、全知全能的“无限硬盘”。

• 以前的牛人： 能够手写红黑树，记得住 Java Time API 的所有格式化参数。

• 现在的误区： 觉得既然 AI 都会，我什么都不用学了。

• 正确的姿势：建立“索引知识”。

你不再需要记忆“How”（具体怎么写），但你必须极其精通“What”和“Why”（这是什么，为什么要用它）。

❌ 错误用法： 对 AI 说“写个代码处理数据”。

✅ 认知降负用法： 对 AI 说“请使用策略模式来处理这段数据，因为我不希望 if-else 以后变得难以维护。”

认知： 你的 LTM 里存的不再是代码片段，而是设计模式和架构思维。

AI 负责填，你负责画。

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02 短期记忆（STM）：用 AI 拓展你的“内存条”

大脑原理： 短期记忆（STM）极其有限，只能容纳 5-9 个信息单位。这就是为什么你在看一段跨越了 3 个文件的长代码时，翻到第 3 个文件，就忘了第 1 个文件里定义的变量是什么。

AI 时代的改变： 支持超长 Context（上下文）的 AI 工具（如 Claude Code, Cursor），本质上就是外接内存条。

场景：接手屎山代码 以前，你需要把代码逻辑硬塞进脑子里，一旦被打断，进度条瞬间归零。

✅ 认知降负用法： 不要试图自己去人肉 parse 复杂的上下文。当你感到迷糊时，直接把相关文件扔给 AI，然后问它：

“请总结一下 UserAuth 类和 SessionManager 类之间的数据流向，用最简单的语言告诉我，token 是在哪里被修改的？”

让 AI 充当你的“上下文缓存”。它帮你记住了那几十个变量的状态，你只需要问它要结果。这一招，能把你的 STM 占用率瞬间降下来。

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03 工作记忆（Working Memory）：警惕 AI 的“炫技”陷阱

大脑原理： 工作记忆是你的 CPU，负责处理逻辑。如果代码逻辑太绕，变量太多，CPU 就会过载（Overload），导致你无法思考。

AI 时代的致命陷阱： AI 生成代码通常没有“认知成本”。它可以在一毫秒内生成一段嵌套了 5 层、用尽了所有语法糖的“精妙”代码。 机器读这种代码没问题，但人读起来会死机。

如果在这个环节你偷懒了，直接 Accept 了 AI 的高负荷代码，未来的维护者（或者两周后的你）将会付出惨痛的代价。

✅ 认知降负用法： 把 AI 当作“翻译官”和“降噪耳机”，而不是单纯的生成器。

• 场景 1：看不懂代码时 不要硬啃。比如选中那段复杂的正则或算法，问 AI：

  “请用大白话解释这段代码在做什么，并生成一个通过的输入示例。”

• 场景 2：AI 生成了难懂的代码时 千万不要直接提交！追问一句：

  “这段代码可读性太差了。请帮我重构：提取子函数，使用更清晰的变量名，并添加解释‘为什么这么做’的注释。”

让 AI 帮你“预消化”复杂度，确保进入你大脑 CPU 的逻辑是清晰、线性的。

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04 实战：人机协作的“认知流” (Cognitive Flow)

在实践过程中我总结了一套低认知负荷的 AI 编程工作流：

1. 意图定义（LTM调用）： 你调用大脑里的架构知识，告诉 AI：“我要做一个线程安全的计数器，用原子类实现。”

2. 草稿生成（AI工作）： AI 哗啦啦生成了一大段代码。

3. 认知审查（关键一步！）： 你扫了一眼代码。警觉！ 这里有个复杂的递归，你感到大脑微微发热（认知负荷上升）。

4. 降维重构（AI修正）： 你对 AI 说：“把这个递归改成循环，或者拆分成小函数，我读不懂。”

5. 上下文存储（STM卸载）： 代码写完，你不需要记住所有细节。你让 AI 生成一份详细的 Markdown 文档留在项目里，下次再来维护时，先看文档恢复上下文。

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结语

在 AI 时代，程序员的核心竞争力正在发生转移。

以前，我们比拼的是“把思维转化为代码的速度”； 现在，我们比拼的是“管理认知负荷的能力”。

不要让 AI 成为你的“代码呕吐机”，生产出一堆只有机器能懂的垃圾；要让它成为你的“认知外骨骼”，帮你过滤噪音，扩展记忆，简化逻辑。

记住：代码是写给人看的，只是偶尔让机器跑一下。即使是 AI 写的，也不例外。

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你在使用 AI 编程时，遇到过最坑爹的“看不懂的代码”是什么样的？欢迎在评论区分享你的“受难记”！ 👇