此前我们把“完成任务之后，人还剩多少工作”拆成等待、检查、取舍和返工。今天的PostgreSQL材料补了一种很重要的情况：剩下的工作增加，未必因为机器制造了更多错误，也可能因为它让原本难以发现的真实缺陷进入了视野。Haas认为这正是维护压力的主要来源；提交增长和发布日期提供了背景，但不足以把每一份新增工作都归因于AI。
这会改变我们如何评价延期。假设一个系统原先每月交付十项功能，同时留下几处未被察觉的缺陷；工具变强后，团队交付八项功能，却修好了旧缺陷，仅凭功能数会判断它退步。反过来，如果多出来的是重复、无证据的报告，维护时间增加也并不代表质量提高。这个例子是为了区分两种机制，不是本期测得的数据。需要跟踪的，是哪类问题真正进入队列，最终留下了什么改变。
Proton的争论接在这里。宣言说工程责任仍由人承担，读者则问谨慎是否还能影响发布决定。两者可以同时成立，也可能在排期压力下分离：人被要求对结果负责，却没有足够时间检查。判断组织是否接住了新能力，应看具体决定如何形成，包括何时补证据、何时允许延期，以及谁有权接受剩余风险。它比“大家是否采用AI”更接近产品承诺。
Pando提供了技术层面的另一种承接方式：更多Agent并行写代码后，先把不必共同排队的分支拆开协调，再复用相同的历史数据。这说明下游容量不是只能靠更多人工增加，基础设施和接口也可以重设计。但Git传输变快不会自动解决代码审查，正如缺陷发现变快不会自动决定修复方案；各层的改进需要接上，不能相互代替。
因此，旧判断可以向前推进一步：把新增机会与新增负担放在同一批任务里观察。先分清真实旧缺陷、新引入问题、重复报告，再分别记录确认、修复和交付；对确实挤压新工作的环节，尝试改交接证据、排队方式或责任安排。下一次最有价值的证据，是同质量要求下人的实际处理时间、未解决问题存量和交付结果一起变化。本期没有完成这种比较，也不把“审查一定成为瓶颈”当成永久结论。
另一种解释
问题规模、社区人数和发布内容也变化；提交增长不能分离AI贡献。
接下来观察什么
若完整交付记录显示队列消退且质量提高，才支持承接方式有效；只有报告数增长不足以支持。