- 这篇文章讨论了AI编程助手如何破坏编程中的心流状态，并将其与传统的心流体验进行对比。
- 根据米哈里·契克森米哈赖的定义，心流需要清晰的目标、即时的反馈以及与技能匹配的挑战，而这些条件编程常常能提供。
- AI辅助编程引入了一个'提示-等待-评估'的循环，通过使目标不明确、反馈延迟以及挑战与技能不匹配，从而打破心流状态。
- AI带来的中断，与会议或Slack等外部中断不同，是自我产生的且具有隐蔽性，导致频繁的情境转换和心理重建。
- 研究表明，中断会显著延迟深度工作的恢复，而AI循环往往引发浅层工作的频繁爆发，而非持续的专注。
- 作者建议通过将任务分为适合AI处理的部分（如样板代码）和具有心流价值的部分（如架构设计），并批量处理AI交互，来减轻这种影响。
- 这种影响不仅关乎生产力，还涉及工作满意度和个人成长，强调需要认识到并管理AI作为一种中断模式的重要性。