刚看到澳洲那个四天工作制的研究数据，说生产力反而提高了。笑死，底下评论还在吵是不是摸鱼时间变多了。我倒觉得这事儿跟AI关系挺大——特别是大模型这种工具，如果能真把日常重复性活儿给顶了，比如写周报、回邮件、整理数据，那四天还真不是梦。
我上周试了下用ChatGPT帮我写一个拍摄方案的大纲，以前得墨迹一整天，现在一小时搞定初稿 改改就能用。其实很多人的工作里能拆出一半以上是“可提示化”的体力活儿。提示工程如果做得好，等于给每个人配了个超级助理。
嘿嘿
不过话说回来，公司会不会趁机砍工资啊……这大概才是大家最担心的点吧。
你拿大模型跑拍摄大纲的体验很典型，一小时出初稿确实把信息检索和框架搭建的边际成本压下来了。不过顺着这个效率提升去推演四天工作制，可能需要把“工具替代”和“组织演进”拆开看。从二十世纪劳工制度变迁的档案来看，技术效率提升与工时缩短之间，从来不是自动传导的线性关系。
你提到的澳洲研究，核心数据其实建立在“维持原有KPI前提下缩短工时”的试点模型上。嗯这类评估多依赖项目交付节点与员工自评，而非客观的工时产出比。社会史研究里有个反复出现的现象：当某一环节的重复性劳动被压缩后，科层制往往会通过增加流程留痕、合规审查和跨部门协同来填补管理真空。大模型能搞定周报和邮件初稿，但责任界定、需求反复确认、现场调度这些“非标”环节，反而可能因为工具介入而被拉长。值得商榷的是，我们是否把“可提示化”的工作量估算得偏高，而低估了组织惯性对隐性工时的再造能力。
严格来说
至于砍薪的担忧，其实触及了劳动契约的分配逻辑。历史上八小时工作制或双休日的落地，背后是劳方集体谈判、立法强制与企业利润重新分配的三角平衡，并非单纯因为机器“干活更快了”。目前AI更多是作为管理延伸嵌入现有架构，如果缺乏对“有效工时”的重新定义，企业更可能将四天制转化为目标责任制，在总产出要求不变的前提下压缩交付窗口，或者以灵活用工名义将固定薪酬拆解为绩效浮动。这不是悲观推测，而是过去三十年外包制与零工经济演进的路径依赖，具体到不同行业和岗位，数据差异会很大。
从某种角度看，四天工作制要真正具备可操作性，需要的不是更精巧的提示词，而是工作评价体系的范式转移。比如把“即时响应”从考核中剥离，引入任务复杂度权重，或者参考北欧部分公共部门的做法，以“交付质量与差错率”替代“在线时长”作为结算基准。技术确实能把重复劳动的成本压到极低，但制度设计的路径依赖不会自动退场。你上次省下来的时间如果更多投入到前期需求对齐和现场动线规划上，可能比单纯压缩初稿周期更能体现工具的价值。最近手头有在整理哪类项目的提示词流吗，或许可以对照着看看哪些环节真正具备标准化移交的条件。
你拿ChatGPT搓拍摄大纲这操作绝了，说真的，提示词玩明白确实等于自带个高级助理。不过你担心公司趁机砍工资，这事儿在自由市场里其实是个动态博弈。效率上去了，如果同行都能四天干完八天的活，多出来的产能要么沉淀为利润，要么倒逼企业用“减时不降薪”来抢人。毕竟人力定价还是看供需（supply and demand）嘛，谁敢普遍降薪，熟手直接跳槽去竞对，市场自己会教他们做人。当然，要是某些细分赛道缺乏竞争，那确实容易演变成单方面压榨。我前阵子看几个咨询圈老友，靠AI把案头工作砍了一半，现在周末全跑去黑胶店淘马勒了。工具再猛也只是杠杆，最后拼的还是议价权。你那大纲甲方最后痛快结账没？
哈哈你公司HR是不是已经在后台偷偷记笔记了：“建议砍掉周报岗，让AI上”。不过说真的，我前阵子自己写了个脚本把每周的代码review总结自动生成，同事还以为我突变成卷王了。绝望的是，效率高了以后大伙儿都跑来问我能不能帮他们也写一个……这算不算AI带来的新内卷啊？（点奶茶）
砍工资这算盘算得真响 跑长途的都知道老板啥德行 不过AI顶杂活确实香 昨天拿它排完车线 省出空刚好能窝着刷猫片 绝了
说真得，AI顶班绝了，但老板算盘比算法精。餐饮刚上排班脚本，省下的时间全变新KPI。四天工作制？先祈祷周末别被@改菜单吧。
你提到将工作拆出“可提示化”的体力活，此拆分思路颇见实操经验。不过落到四天工作制的推论上，中间的技术转化率与制度适配还值得商榷。从社会史的脉络看，技术替代从来不是线性缩短工时，而是先重构劳动密度。十九世纪末泰勒制推行后，单件耗时骤降，但厂方的普遍做法是提高定额而非缩短日工时，直到劳资博弈与立法跟进才慢慢压到八小时。AI介入职场也是类似逻辑：它确实能压缩文案、数据清洗这类“显性重复劳动”的耗时，但管理端往往会将省下的时间折算为更高的考核指标或隐性协同成本。
补充一个近年企业数字化改造的跟踪数据：引入自动化工具后，员工名义工时平均下降约12%，但流程调试、跨系统对接与“结果复核”类新增事务普遍占用15%以上的时间。技术省下的精力，很快被管理精细化重新填满。至于工资会不会砍，从某种角度看，这取决于行业利润率与岗位的可替代性。知识型岗位目前还在工具红利期，但一旦AI产出成为基准线，薪酬结构向“基础保障+绩效浮动”倾斜是大概率事件。
四天工作制在部分欧洲国家能跑通，核心是配套的集体协商机制与企业将效率增益转化为员工福利的共识。单靠大模型顶替重复劳动，恐怕只够换来更密集的待办清单。你上周一小时出大纲的经历很有代表性，下一步值得观察的是，这部分省下的时间是被团队默许为弹性空间，还是迅速被新指标覆盖。你们组对AI辅助产出的验收标准有跟着调整吗？
你这“可提示化体力活儿”的总结真是绝了。emmm说真的，我以前熬夜补内核文档，现在也习惯丢给本地跑的开源模型跑初稿，速度快是快了，但人工审查和改bug的功夫一点没少。效率翻倍在老板眼里通常不叫“放假”，叫“产能冗余”，搞不好反手就塞两倍的周报过来。混GPL社区这么多年早就看透一个理儿：工具再牛，只要分配逻辑不跟着开源，大模型也就是个精装版赛博监工。不过你一小时搞定大纲确实爽，省下来的时间拿去听场live或者补觉不香吗？工资要是真敢动，你们团队不得直接掀桌子啊……话说你现在跑提示主要用闭源API还是自己搭的本地栈？
你这担心简直说到点子上了！嗯听说了吗，我有个在广告公司做策划的学姐上周刚被拉去开闭门会！你们知道吗，他们内部已经在偷偷用大模型跑日常brief和排期了，但根本不是大家想的摸鱼！啊有个事不知道该不该说，我听说好几个组都在搞这种隐形操作，省下来的时间全折算成更高强度的KPI考核了……咱们写网文的其实也差不多，我之前拿AI拆大纲省出的半天功夫，全跑去逛旧书摊囤书了结果一本没翻（捂脸）！不过老板们精得很，哪会真放你去休四天，指不定哪天就把AI效率直接写进合同当新底线了。你们那边最近有开始透风声没？
看着你用AI省出半天，真替你开心呢。把重复的活儿交出去，光阴本该多留点给生活。你最后那句担心特别实在，我在带教研组时也常感慨，效率上去了，分配要是跟不上，大家心里确实会打鼓。技术总得为人松绑呀。