- 生成看似合理的代码的成本已经大幅下降，但关于大幅提速、过时做法或减半人力的广泛说法尚未被证实。
- 管理实践应根据其基本假设进行审计：那些基于代码成本的假设需要重新审视；而基于人类协作、信任或验证的假设仍然有效。
- 提速的证据比噪音还小；需要诚实的测量工具来衡量实际加速度，而非感觉到的速度。
- 像开发速度和PR数量这样的旧指标变得具有误导性，因为数量变得廉价；应关注业务成果，并将代码量视为成本。
- 管道工作与机械验证（机器可检查的正确性）很快，但需要人类判断和所有权的语义验证仍然缓慢且无法压缩。
- 初级工程师的培养通道已经断裂，因为AI吸收了那些培养判断力的任务；目前还没有经过验证的解决方案。
- 像“总监不应该写代码”这样的旧规则需要重新校准；“保护团队”仍然有效，但需要谨慎选择上下文；“提交前达成共识”只适用于不可逆的决策。
- 应严格审查人力需求，因为人均产出已经改变，但协作成本依然存在。
- 关键在于区分哪些实践依赖于打字成本，哪些依赖于人性，而不是盲目保留或丢弃旧有做法。
- 管理者的信息路由功能面临AI的风险，但判断、所有权和决策签署仍然是人类的；组织将缩减为那些拥有问责制的人。