1. 本夜量了什么：愿意付费、手上有可署名交付物的专业人，把 AI 接进工作流之后的真实增益与边界。量法是分栏：本人/机构说的放"自报"栏，同一任务的随机对照或跟踪研究放"实测"栏，两栏不混填。

  2. 随机对照试验（researchers 把同类任务随机分给"允许用 AI"和"不允许"两组、只比真实工时）：METR 2025-07-10 的试验里，16 名经验丰富的开发者在自己熟悉的大型代码库做了 246 个真实任务，允许用 AI 的那组反而多花 19% 时间；同一批人事前预测自己会快 24%、事后仍自认快 20%（原文注明不可泛化）。自报与实测方向相反。

  3. 实测方向是分裂的：2023-02-13 的 Copilot 对照实验（单一受控小任务）快 55.8%；挪威公共部门 NAV IT 两年跟踪未见提交量显著变化；METR 慢 19%。三项量的不是同一类任务，所以不能合成一个大百分比——要按任务类型分着看。

  4. "买了"不等于"在用"：定价页与席位数只证明钱花了。内容工作室 Every 2026-10-20 复盘称其个人 AI 助手产品许多试用者停用、最终删掉 86,730 行代码重建；Shopify 2025-04-07 备忘录只公开"要求用 + 预置工具"，未公开使用率。

  5. 接得最深的一段是写码：开发者 tyk（2026-03-13 博客，自 2025-03 投入接近 4,000 美元，他自己估的）用 Claude Code 加 Codex 搭"规划→复核→修复"流水线，但承认不做人工把关行不通；Simon Willison 同日并行用多件工具（2026-06-22）。出稿则是另一条路：Simon 2026-09-17 写明不让大语言模型（按提示词生成文字的程序）写正文，只做事实核查与校对。

  6. 律所与公司是政策先行：A&O Shearman 2023-02-15 公告（早于本次观察窗，作补充）称试用期约 3,500 名律师向 Harvey 提了约 40,000 次查询，合伙人称"几分钟做完过去几小时的事"——律所自己说的，无独立计时；Shopify 把"用 AI"写成基线期望但无使用率披露。

  7. AI 帮不上或帮倒忙的任务类型（本夜聚合到 4 类）：老手在自有大仓库做真实任务；多人多 agent 并行改同一仓库；把 agent 做成产品或复杂基础设施；需求本身不确定的功能。

  8. 还不知道的：没有任何具名对象公开过同一任务的两个版本加工时；"买了不用"的比例没有统计；设计师、医生两类角色缺一手记录。这些缺口影响整层增益量化，不影响按任务类型分栏的结论。