AI编程工具正从干扰转向认知增强，ChatGPT和Cursor能帮助开发者反思代码、激发思路。但现有工具上下文狭窄，难以理解项目全局，易产生幻觉，增加调试负担，并可能导致工程师浅尝辄止。核心问题在于AI能否真正增强认知、提升生产力，而非仅写代码。理想工具应放大创造力而非取代专注，需探索合适的干预点与交互体验。

作者回顾AI编程工具使用经历：早期Copilot令人分心，2023年ChatGPT带来转变，其价值在于认知增强而非自动生成代码。但当前AI助手存在上下文狭窄、难以理解项目全局、易产生幻觉、使工程师浅尝辄止等局限。核心问题不是AI能否写代码，而是能否增强认知、提升生产力。理想工具应放大创造力，关键在于找到恰当的干预点与交互设计。

本文探讨了AI助手如何通过分布式认知的理念，提升学习效率并实现认知增强。大语言模型的兴起为分布式认知提供了可能，帮助记录思想并减少认知资源消耗。AI助手还能激发创新，通过关联信息和创造性思考。文章介绍了Mebot应用的功能和改进空间，并提出了个人化分布式认知工具的设想。