多くの人にとってAI生産性の制約要因は、AIを使うことに対する自分の学習された無力感を解決するためにAIを使うことだと思います。 例えば 1. 「AIの文章は雑な音に聞こえる」>「ウィキペディアでAIの書き方の兆候を調べて、それをクロードのスキルに変えて、あなたが書くたびに使ってほしい」 2. 「生成されるコードは読み取れません」>「現在のブランチのすべての変更点を確認し、明確なコメントで差分のLOCを最小限に抑えつつ、明確なコメントで明確に書き直す」 3. 「生成されるコードは遅すぎる」>「この実装を検証し、どうすれば速くできるかを考えてください。上位3つの理論を計画に書き留めて、既存の挙動を変えずに高速化するテストハーネスを動かしてくれ。」 4. 「既存のテストハーネスを持っていません」>「上記のことをやりたいですが、パフォーマンス回帰のためのテストハーネスもありません。私のために実装してから#3をやる」 GPT-5.2-xhighでのWarpはほぼ確実にコードベースを一撃で終わらせ、時には何時間も動作します。