這一兩年 AI agent 的能力也是倍率上升。
寫 code、補測試、查文件、重構專案，很多已經非「人類專屬的能力」。
回頭翻閱《深度工作力》，不禁讓我重新思考一個問題：
在這個時代，「深度工作」對高技術工作者來說，還有意義嗎？
或著，「高技術工作者」還有優勢嗎？
我的結論是：有，但底層已經完全不同了，所以中上層也會跟著變動。
技術沒有消失，但「只靠技術」的優勢正在快速縮水
把話說得直白些，有些過去很值錢的能力，現在正在被系統性地稀釋：
- 單一功能的實作能力
- API / framework 細節的熟悉度
- 長時間人肉 debug
- 靠記憶累積的「我以前做過類似的東西」
這些事情很重要，只是當 AI agent 可以做到 60–90%，而且速度更快、成本更低的情況下，如果「深度工作」仍然只是指：
我關掉通知，專心把事情寫完
那它就很難再構成差異化了。。
問題不在於深度工作，而在於「你把深度用在哪」
重新回頭看《深度工作》這本書時，我反而更確定一件事：
書的核心，從來不是「專心寫 code」。而是：
保護一種稀缺資源（高品質注意力），
並把它投入在長期價值最高的地方。
AI 出現之後，這個原則沒有過時，
只是「長期價值最高的地方」變了。
已經不值得人類深度投入的工作類型
以下這些事情，已經不一定要用人類最清醒、最完整的專注力去做 ：
- 照給定的 feature spec 寫 code
- 純 CRUD API 整合
- 沒有新資訊的人肉 debug
- 已經知道怎麼做、只是需要時間的事情
不是「不用做」，而是：
這些應該交給 AI agent，或乾脆被流程吸收掉。
如果你今天還常常在這些事情上「深度工作」，那很可能只是因為你是團隊裡最可靠的人，而不是因為它真的值得。
凡事總有反例，當你也有專注地找到一兩行程式，可以為團隊節省未來兩三季的功夫，而用 AI 難以做到，那當然是好的、值得恭喜的經驗。（意外？）
AI 時代真正值得深度工作的三種標的
在我目前的經驗裡，真正值得關 Slack、關通知的深度工作，主要三類。
1. 問題定義（Problem Framing）
AI 常常弱掉、人類常常偷懶的地方。
例：
- 這個問題真的存在嗎？基本假設對嗎？
- 是技術問題，還是流程或溝通問題？
- 為什麼是現在要解？解的方向是？
- 如果不解，後果是什麼？
很多 agent 產出品質不佳，不是因為它不夠聰明，而是問題本身定義錯了。
問題定義錯，後面做得再快都只是加速浪費。
小明：1 + 1 = 3。
老師：你錯了。
小明：You're absolutely right. 但我解題超快。
2. 約束與邊界設計（Constraints & Guardrails）
AI 很會「做事」，但沒有限制的話走偏是當然。它幾乎不會「自我節制」。
真正有價值的深度工作，往往不是寫 code，而是定義：
- 哪些地方不能自動改、要依什麼原則去改
- 哪些操作一定要人看
- 哪些 domain logic 不接受猜測
這些東西通常不會直接出現在程式碼裡， 但它們會決定系統長期是否可控、可維護。
3. 長期取捨與後果預期（Trade-offs）
這是最難量化、也最難被 AI 取代的能力。
例：
- 技術債現在不還，半年後會怎樣？
- 為了速度犧牲一致性，影響的是誰？
- 這個設計是「現在合理」，還是「長期可承受」？
深度工作不是追求完美，而是：
對選擇的後果有心理準備。
放它去的話，你也會看到 Claude Opus 4.5 把應該另外切出 Database model 的欄位通通寫在一個 model 上。
重新定義「高技術工作者」
在 AI agent 普及之前，高技術工作者常被理解為：
寫得快、寫得準、能解複雜問題的人
現在這個階段看，未來更傾向往這樣定義發展：
高技術工作者，是能判斷「哪一小時的人類專注力該花在哪、AI 的 token 花在哪」的人。
具體來說：
- 知道什麼該交給 AI
- 知道 AI 什麼時候開始亂來，怎麼讓它不亂
- 能在資訊不完整時，做出「不完美但可承擔」的決策
AI 時代的深度工作實務原則
最後整理幾個我自己在用的原則。
深度工作前，先問三個問題
- 這件事 AI 能做到幾分？
- 如果我不介入，最糟會壞到哪？
- 我介入的價值，是「做事」還是「定方向」？
如果主要只是「純做出來」（例：寫 code）， 那它大概不值得進入深度工作模式。
深度工作中要避免的錯覺
- 把忙碌當成重要
- 把親手寫當成負責
- 把即時回應當成高價值
深度工作的產出型態正在改變
過去的產出是：
- code
- commit
- feature
現在更高價值的產出是：
- 決策紀錄
- 原則與邊界
- 模板與流程
- 可被 AI 重複使用的判斷
- 駕馭、分享、教學讓產出倍速的 AI 工具
結語
在 AI 代理能力快速提升的時代，
深度工作沒有消失，只是變得更殘酷。
它不再保證你「做得多」，
只會放大你「想得對不對」。
回頭看，這其實也解釋了為什麼這一兩年，我自己的工作重心正在慢慢改變。
如果你感覺自己最近親手寫的 code 變少了，但產出的價值、完成的任務，以及投入在思考上的時間卻變多了，
那可能是進化，隨著整個世界的工作層次變動：
底層正在變稀薄，中上層正在往上移動。