“我知道这样不健康，但我停不下来……就再跑一个 prompt。”

—— Glenn Sanford，eXp Realty 创始人，2026 年 1 月

前言：一个让硅谷大佬心脏骤停的"瘾"

2025 年夏天，Glenn Sanford 正处于事业巅峰。

他是 eXp Realty（市值数十亿美元的房地产公司）的创始人，也是 SUCCESS Enterprises 的 CEO。

他正在用 AI 构建一个"个人发展领域的 Netflix"——一个月内就搭建出了"Facebook 的替代品"。

然后，他的心脏开始乱跳了。

房颤（A-fib），一种严重的心律失常。

医生问他最近的生活状态，他说：

• 平均睡眠：4 小时 44 分钟
• 大脑状态：持续"嗡嗡作响"
• 工作模式：白天写 prompt，晚上写 prompt，半夜醒来继续写 prompt

他的身体在尖叫：够了！

但他的大脑在说：再来一个 prompt，就一个。

这就是 AI 时代程序员的"多巴胺陷阱"。

---

第一章：什么是"多巴胺陷阱"？

1.1 一个你可能正在经历的场景

凌晨 1 点，你还在电脑前。

你本来打算"修完这个 bug 就睡"。

但 Cursor 给你生成了一段代码，跑起来有点问题。

你改了一下 prompt，AI 又生成了一版。

还是不对。

再改。

再生成。

突然，你发现已经凌晨 3 点了。

你的眼睛干涩，脖子僵硬，但你的大脑异常兴奋。

因为每次 AI 生成代码的那几秒钟，你都会感受到一阵小小的快感——

“这次应该对了吧？”

这种感觉，和刷短视频、玩老虎机、打游戏抽卡的感觉，一模一样。

1.2 多巴胺的"快速反馈循环"

让我解释一下为什么 AI 编程会让人上瘾。

传统编程的反馈循环是这样的：

写代码（30分钟）→ 编译（1分钟）→ 测试（5分钟）→ 发现bug → 修复（30分钟）

整个循环可能需要 1 小时。

你获得"成就感"的频率是：每小时 1 次。

AI 编程的反馈循环是这样的：

写prompt（30秒）→ AI生成（5秒）→ 看结果 → 不对 → 改prompt（30秒）→ AI生成（5秒）→ ...

整个循环只需要 1 分钟。

你获得"期待感"的频率是：每分钟 1 次。

这就是问题所在。

// dopamine-loop-comparison.js
// 多巴胺循环对比

const dopamineLoops = {
  // 传统编程
  traditional: {
    cycleTime: "30-60分钟",
    dopamineHits: "每小时1-2次",
    feeling: "深度满足感",
    addiction: "低",
    description: "像读一本好书，慢慢品味",
  },

  // AI编程
  aiAssisted: {
    cycleTime: "30秒-2分钟",
    dopamineHits: "每小时30-60次",
    feeling: "持续的期待和小兴奋",
    addiction: "高",
    description: "像刷短视频，停不下来",
  },

  // 对比
  comparison: {
    ratio: "AI编程的多巴胺刺激频率是传统编程的30倍",
    problem: "大脑被过度刺激，产生依赖",
    result: "停不下来，即使知道该休息了",
  },
}

console.log("🧠 多巴胺循环对比\n")
console.log("传统编程：" + dopamineLoops.traditional.description)
console.log("AI编程：" + dopamineLoops.aiAssisted.description)
console.log("\n问题：" + dopamineLoops.comparison.problem)

1.3 为什么 AI 编程比游戏还上瘾？

你可能会说：游戏也有快速反馈啊，为什么 AI 编程更危险？

因为 AI 编程有一个游戏没有的东西：“生产力幻觉”。

玩游戏的时候，你知道自己在"浪费时间"。

但用 AI 写代码的时候，你觉得自己在"高效工作"。

这种"我在做正事"的错觉，让你更难停下来。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 为什么AI编程比游戏更上瘾？                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   🎮 游戏：                                                  │
│   ├─ 快速反馈：✅                                           │
│   ├─ 随机奖励：✅                                           │
│   ├─ 社交认可：✅                                           │
│   ├─ 生产力幻觉：❌（你知道在玩）                           │
│   └─ 罪恶感：有（会自我限制）                               │
│                                                             │
│   🤖 AI编程：                                                │
│   ├─ 快速反馈：✅✅（更快）                                 │
│   ├─ 随机奖励：✅✅（AI输出不确定）                         │
│   ├─ 社交认可：✅（"我在工作"）                             │
│   ├─ 生产力幻觉：✅✅✅（觉得自己很高效）                   │
│   └─ 罪恶感：无（"这是工作啊"）                             │
│                                                             │
│   💀 结论：AI编程的成瘾性可能比游戏更强                      │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

第二章：数据有多恐怖？

2.1 62% 的内容创作者已经 burnout

2025 年，Creators 4 Mental Health 发布了一份调查报告，采访了北美的内容创作者（包括程序员、设计师、视频创作者等）。

结果令人窒息：

• 62% 的人已经 burnout
• 69% 的人面临财务不稳定
• 65% 的人对"内容表现"有强迫性关注
• 10% 的人有过自杀念头

是的，你没看错：10% 的人想过自杀。

2.2 67% 的 IT 从业者经历过 burnout

2024 年 State of DevOps Report 的数据更直接：

• 67% 的 IT 从业者经历过 burnout
• 系统管理员和 DevOps 工程师的压力最大
• AI 工具的普及加剧了这个问题

// burnout-statistics.js
// Burnout 统计数据

const burnoutStats = {
  // 内容创作者（2025年调查）
  creators: {
    burnout: "62%",
    financialInstability: "69%",
    obsessiveChecking: "65%",
    suicidalIdeation: "10%",
    source: "Creators 4 Mental Health, 2025",
  },

  // IT从业者（2024年调查）
  itProfessionals: {
    burnout: "67%",
    highestStress: ["系统管理员", "DevOps工程师"],
    aiImpact: "加剧了burnout问题",
    source: "State of DevOps Report, 2024",
  },

  // AI编程用户（综合数据）
  aiCoders: {
    sleepDeprivation: "普遍",
    workLifeBalance: "严重失衡",
    mentalHealth: "下降",
    physicalHealth: "心悸、失眠、焦虑增加",
  },
}

console.log("📊 Burnout 统计数据\n")
console.log("内容创作者 burnout 率：" + burnoutStats.creators.burnout)
console.log("IT从业者 burnout 率：" + burnoutStats.itProfessionals.burnout)
console.log("\n⚠️ 警告：10%的创作者有过自杀念头")

2.3 Roblox 的数据：只有 20% 的 AI 代码被接受

这里有一个有趣的数据。

2026 年 1 月，Roblox 发布了一篇博客，标题是：

《我们如何通过教 AI 像 Roblox 工程师一样思考，将 AI 代码接受率翻倍》

里面有一个让人深思的数字：

“尽管 50% 的 Roblox 工程师使用了 AI 编程助手，但只有大约 20% 的 AI 生成建议在人工审查后被接受。”

50% 的人在用，但只有 20% 的代码能用。

这意味着什么？

意味着大量的时间被浪费在"生成-审查-拒绝-再生成"的循环里。

而这个循环，正是多巴胺陷阱的温床。

---

第三章：多巴胺陷阱的五个阶段

3.1 阶段一：蜜月期

刚开始用 AI 编程工具的时候，你会感到前所未有的兴奋。

你的内心独白：
├─ "哇，这也太快了吧！"
├─ "以前要写一天的代码，现在10分钟就搞定了！"
├─ "我的效率至少提升了10倍！"
└─ "AI真是神器！"

这个阶段，你会疯狂地尝试各种 prompt，探索 AI 的能力边界。

每一次成功的生成，都会给你带来巨大的满足感。

你开始相信：有了 AI，我可以做任何事。

3.2 阶段二：追逐期

蜜月期过后，你开始追求"更多"。

你的内心独白：
├─ "这个功能也可以让AI写"
├─ "那个功能也可以让AI写"
├─ "我要用AI重构整个项目"
├─ "我要用AI学习新技术"
└─ "我要用AI做更多更多的事情"

你开始延长工作时间，因为"反正有 AI 帮忙，效率很高"。

你开始减少休息，因为"再跑一个 prompt 就好"。

你没有意识到，你正在被多巴胺驱动，而不是被真正的需求驱动。

3.3 阶段三：耐受期

就像所有成瘾一样，你的大脑开始产生"耐受性"。

你的内心独白：
├─ "为什么AI生成的代码越来越不对了？"
├─ "为什么我需要改更多次才能得到想要的结果？"
├─ "为什么我没有以前那么兴奋了？"
└─ "是不是我的prompt写得不够好？"

同样的刺激，不再能带来同样的快感。

于是你开始追求更多的刺激：

• 更复杂的项目
• 更长的工作时间
• 更频繁的 prompt

你需要更多的"剂量"才能获得同样的"快感"。

3.4 阶段四：崩溃期

然后，你的身体开始抗议。

身体的警告信号：
├─ 😴 失眠：躺在床上还在想prompt
├─ 🧠 脑雾：无法集中注意力
├─ 💓 心悸：心跳加速，胸闷
├─ 😰 焦虑：总觉得有事情没做完
├─ 😤 易怒：对小事反应过度
├─ 🦴 身体疼痛：颈椎、腰椎、手腕
└─ 😞 抑郁：对什么都提不起兴趣

Glenn Sanford 就是在这个阶段被诊断出房颤的。

他的大脑"嗡嗡作响"，他的心脏"乱跳"。

他的身体在用最极端的方式告诉他：停下来。

3.5 阶段五：觉醒期（如果你足够幸运）

有些人会在崩溃后觉醒。

他们开始反思：

觉醒后的思考：
├─ "我真的需要这么拼吗？"
├─ "AI帮我提高了效率，但我为什么更累了？"
├─ "我是在用AI，还是被AI用？"
├─ "我的健康值多少钱？"
└─ "我需要改变。"

但很多人，永远停留在第四阶段。

---

第四章：为什么程序员特别容易中招？

4.1 原因一：我们本来就是"优化狂"

程序员的职业病就是优化一切。

• 代码要优化
• 流程要优化
• 效率要优化
• 时间要优化

当 AI 出现时，我们看到的是：一个可以无限优化的工具。

// programmer-optimization-obsession.js
// 程序员的优化强迫症

const programmerMindset = {
  normalPerson: {
    thought: "这个工具挺好用的",
    action: "用它完成工作",
    satisfaction: "工作完成了，收工",
  },

  programmer: {
    thought: "这个工具可以更好用",
    action: "优化prompt → 测试 → 再优化 → 再测试 → ...",
    satisfaction: "永远不满足，总觉得可以更好",
    problem: "陷入无限优化的循环",
  },
}

console.log("🔧 程序员 vs 普通人\n")
console.log("普通人：用完就走")
console.log("程序员：用完还要优化，优化完还要再优化...")

我们不是在用 AI，我们是在和 AI 较劲。

4.2 原因二：竞争焦虑

Glenn Sanford 说了一句很扎心的话：

“作为一个 A 型人格的竞争者，我总想着’赢’。如果我不做这个，别人就会做，然后抢走市场。”

这种焦虑在程序员群体中尤其严重：

• “如果我不学 AI，就会被淘汰”
• “如果我不用 AI 提效，就会被裁员”
• “如果我不加班，就会被同事超越”

AI 本来是工具，但在焦虑的驱动下，它变成了鞭子。

4.3 原因三：边界模糊

传统工作有明确的边界：

• 上班时间：9 点到 6 点
• 工作地点：办公室
• 工作内容：写代码

但 AI 编程模糊了这些边界：

• 时间：随时可以"跑一个 prompt"
• 地点：手机上也能用 AI
• 内容：工作和学习混在一起

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 边界模糊的危险                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   以前：                                                     │
│   ┌─────────┐         ┌─────────┐                          │
│   │  工作   │ ←边界→  │  生活   │                          │
│   └─────────┘         └─────────┘                          │
│   9:00-18:00          18:00-9:00                           │
│                                                             │
│   现在：                                                     │
│   ┌─────────────────────────────────────────┐              │
│   │     工作 + AI + 学习 + 焦虑 + 生活      │              │
│   │         （全部混在一起）                 │              │
│   └─────────────────────────────────────────┘              │
│   24小时无休                                                │
│                                                             │
│   💀 结果：永远在"工作"，永远在"休息"，永远不满足           │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

4.4 原因四：即时满足的诱惑

人类大脑天生喜欢即时满足。

传统编程的满足是延迟的：

• 写一周代码 → 功能上线 → 获得满足

AI 编程的满足是即时的：

• 写一个 prompt → 5 秒后看到结果 → 获得满足

即时满足的问题是：它会让你失去延迟满足的能力。

当你习惯了 5 秒得到结果，你就很难忍受 5 分钟的等待。

当你习惯了 AI 帮你写代码，你就很难忍受自己慢慢思考。

你的大脑被"训练"成了只能接受即时反馈的状态。

---

第五章：如何逃离多巴胺陷阱？

5.1 第一步：承认问题存在

这是最难的一步。

因为你的大脑会告诉你：

• “我没有上瘾，我只是在努力工作”
• “我可以随时停下来，只是现在不想停”
• “这是工作需要，不是我的问题”

这些都是成瘾者的典型说辞。

问问自己这些问题：

自我检测清单：
├─ □ 你是否经常工作到深夜，即使没有deadline？
├─ □ 你是否在休息时也忍不住想"跑一个prompt"？
├─ □ 你是否觉得不用AI就"效率低下"？
├─ □ 你是否因为AI编程而减少了睡眠时间？
├─ □ 你是否因为AI编程而忽略了家人朋友？
├─ □ 你是否在不用AI时感到焦虑或烦躁？
├─ □ 你是否觉得"再跑一个prompt就好"但总是停不下来？
└─ □ 你是否有身体症状（失眠、心悸、焦虑）？

如果你勾选了3个以上，你可能已经陷入了多巴胺陷阱。

5.2 第二步：设置硬边界

软边界不管用。

“我尽量早点睡”——不管用。
“我尽量少用 AI”——不管用。

你需要硬边界：

// hard-boundaries.js
// 硬边界设置

const hardBoundaries = {
  // 时间边界
  time: {
    workEnd: "18:00 关闭所有工作相关应用",
    screenOff: "22:00 所有屏幕关闭",
    noWorkWeekend: "周末不打开IDE",
    enforcement: "用App限制，不是靠意志力",
  },

  // 空间边界
  space: {
    noLaptopInBedroom: "卧室不放电脑",
    dedicatedWorkspace: "工作只在书房",
    phoneCharging: "手机放在客厅充电",
  },

  // 行为边界
  behavior: {
    pomodoroStrict: "番茄钟响了必须休息",
    noPromptAfterDinner: "晚饭后不写prompt",
    weeklyDigitalDetox: "每周一天完全不碰电脑",
  },
}

console.log("🚧 硬边界示例\n")
console.log("时间：" + hardBoundaries.time.workEnd)
console.log("空间：" + hardBoundaries.space.noLaptopInBedroom)
console.log("行为：" + hardBoundaries.behavior.noPromptAfterDinner)

关键是：用工具强制执行，不要靠意志力。

推荐工具：

• Cold Turkey：强制屏蔽网站和应用
• Freedom：跨设备屏蔽
• Screen Time（iOS/Mac）：系统级限制
• Digital Wellbeing（Android）：使用时间限制

5.3 第三步：重建"慢反馈"能力

你的大脑已经被"快反馈"训练坏了。

你需要重新训练它接受"慢反馈"。

方法：

重建慢反馈能力的活动：
├─ 📚 读纸质书（不是电子书）
├─ 🎨 画画或手工（需要耐心的活动）
├─ 🌱 种植物（几周才能看到变化）
├─ 🏃 长跑或游泳（需要持续努力）
├─ 🎸 学乐器（需要长期练习）
├─ 🧘 冥想（什么都不做）
└─ ✍️ 手写日记（不是打字）

这些活动的共同点是：没有即时反馈。

你需要等待，需要耐心，需要忍受"无聊"。

这正是你的大脑需要重新学习的能力。

5.4 第四步：找到"真正的满足"

多巴胺带来的是短暂的快感，不是持久的满足。

真正的满足来自：

• 深度关系（家人、朋友）
• 有意义的工作（不是"更多"的工作）
• 身体健康
• 精神成长
• 帮助他人

// true-satisfaction.js
// 真正的满足 vs 多巴胺快感

const satisfactionComparison = {
  dopamineHit: {
    source: "AI生成了一段好代码",
    duration: "几秒到几分钟",
    afterEffect: "空虚，想要更多",
    longTerm: "成瘾，burnout",
  },

  trueSatisfaction: {
    source: "完成了一个有意义的项目",
    duration: "持续数天到数周",
    afterEffect: "平静，满足",
    longTerm: "成长，幸福",
  },
}

console.log("💊 多巴胺快感：来得快，去得快，越要越多")
console.log("💎 真正满足：来得慢，留得久，越来越满足")

5.5 第五步：寻求专业帮助

如果你已经出现了严重的身体或心理症状，请寻求专业帮助。

这不是软弱，这是明智。

需要寻求专业帮助的信号：
├─ 🔴 持续失眠超过2周
├─ 🔴 心悸、胸闷等心脏症状
├─ 🔴 严重焦虑或抑郁
├─ 🔴 有自我伤害的想法
├─ 🔴 无法控制使用AI的冲动
└─ 🔴 工作和生活严重受影响

Glenn Sanford 在经历房颤后，不得不彻底改变生活方式。

不要等到身体崩溃才醒悟。

---

第六章：给不同人群的建议

6.1 给正在"蜜月期"的你

恭喜你发现了 AI 这个强大的工具。

但请记住：

• AI 是工具，不是生活
• 效率提升不等于生活质量提升
• 现在建立好习惯，比以后戒瘾容易得多

建议：从一开始就设置使用边界，不要等到上瘾了再改。

6.2 给正在"追逐期"的你

你可能觉得自己"状态很好"，“效率很高”。

但请问问自己：

• 你的睡眠质量如何？
• 你多久没有和朋友见面了？
• 你多久没有做和工作无关的事了？

如果答案让你不安，现在就是改变的时候。

6.3 给正在"耐受期"的你

你可能已经感觉到"不对劲"了。

AI 不再像以前那么"神奇"，你需要更多的时间才能得到满意的结果。

这是一个警告信号。

建议：

• 强制休息一周，完全不用 AI
• 观察自己的反应（焦虑？烦躁？）
• 如果很难做到，说明问题已经很严重了

6.4 给正在"崩溃期"的你

如果你已经出现了身体症状，请立即停下来。

没有任何工作值得你的健康。

没有任何 deadline 值得你的生命。

现在就去看医生。现在就休息。现在就寻求帮助。

---

第七章：AI 时代的健康工作方式

7.1 “AI 辅助"而不是"AI 驱动”

健康的 AI 使用方式是：你驱动 AI，而不是 AI 驱动你。

// ai-assisted-vs-ai-driven.js
// AI辅助 vs AI驱动

const workModes = {
  // 不健康：AI驱动
  aiDriven: {
    pattern: "有空就用AI → AI给反馈 → 继续用AI → ...",
    control: "AI的反馈决定你的行为",
    feeling: "被推着走，停不下来",
    result: "burnout",
  },

  // 健康：AI辅助
  aiAssisted: {
    pattern: "明确目标 → 用AI完成 → 停止 → 做其他事",
    control: "你决定什么时候用AI",
    feeling: "掌控感，可以随时停止",
    result: "高效且健康",
  },
}

console.log("🚗 谁在开车？\n")
console.log("AI驱动：AI是司机，你是乘客")
console.log("AI辅助：你是司机，AI是导航")

7.2 “批量处理"而不是"实时响应”

不要让 AI 的"即时反馈"控制你的节奏。

不健康的模式：
├─ 想到什么就问AI
├─ AI回复了就立刻看
├─ 看完就继续问
└─ 循环往复，停不下来

健康的模式：
├─ 收集问题，攒够一批
├─ 固定时间（比如上午10点）统一处理
├─ 处理完就关闭AI工具
└─ 做其他事情

把 AI 当作"邮件"，而不是"即时通讯"。

7.3 "深度工作"优先

Cal Newport 在《深度工作》中说：

“深度工作是在无干扰状态下进行的专业活动，能够将你的认知能力推向极限。”

AI 编程的问题是：它把"深度工作"变成了"浅层工作"。

你不再深度思考，你只是在不停地"prompt-生成-审查-prompt"。

建议：每天保留 2-4 小时的"无 AI 时间"，进行深度思考和创造。

7.4 "够用就好"原则

程序员的通病是追求"完美"。

但在 AI 时代，"完美"是一个陷阱。

因为你总可以"再优化一下 prompt"，“再生成一版代码”。

学会说"够用了"。

"够用就好"检查清单：
├─ □ 功能实现了吗？→ 实现了就够了
├─ □ 测试通过了吗？→ 通过了就够了
├─ □ 代码可读吗？→ 可读就够了
├─ □ 性能可接受吗？→ 可接受就够了
└─ □ 以上都满足？→ 停止优化，收工

---

结语：你的健康比任何代码都重要

写到最后，我想说：

AI 是好工具，但它不值得你的健康。

Glenn Sanford 用房颤换来了这个教训。

希望你不需要付出同样的代价。

记住：

• 你不是机器，你需要休息
• 效率不是生活的全部
• 没有任何工作值得你的健康
• "再跑一个 prompt"可以等到明天

下次当你想"再跑一个 prompt"的时候，问问自己：

“我是真的需要，还是多巴胺在驱动我？”

如果是后者，关掉电脑，去睡觉。

你的大脑会感谢你的。

---

附录：AI 编程健康使用指南

🟢 健康信号

• 能够在计划的时间停止工作
• 不用 AI 时不会感到焦虑
• 睡眠质量良好（7-8 小时）
• 有规律的运动和社交
• 工作之外有其他爱好
• 能够享受"无聊"的时光

🔴 危险信号

• 经常工作到深夜
• 休息时也想着 prompt
• 睡眠不足或失眠
• 减少了运动和社交
• 感到焦虑、烦躁或抑郁
• 出现身体症状（心悸、头痛等）

📋 每日健康检查

早上：
├─ □ 睡够7小时了吗？
├─ □ 今天的工作目标明确吗？
└─ □ 设置好结束时间了吗？

工作中：
├─ □ 每小时休息5分钟了吗？
├─ □ 喝水了吗？
└─ □ 眼睛离开屏幕了吗？

晚上：
├─ □ 按时结束工作了吗？
├─ □ 做了和工作无关的事吗？
└─ □ 准备好睡觉了吗？

---

如果你觉得这篇文章有用，请分享给你那个每天熬夜写 prompt 的同事。

也许他需要知道：停下来，不是放弃，是为了走得更远。 🌙

---

最后，送给所有程序员一句话：

“代码可以重写，身体不能重来。” 💚

照顾好自己。