结论：AI 干活的瓶颈已经从”会不会做”挪到了”说不说得清”——代码力趋同之后，表达力（把理由、方案、结果说成人话）决定实际体验，这一点在三个不相干的场景同时成立。
三处相撞的证据：
- Agent 实测：卡片/事实/10-12-Opus55实测数据点——同一套 Skill 同任务，体验断层全在 Review 输出读不读得懂（📺 原视频·oil欧呦）
- 前端动效：卡片/方法/10-12-十种交互动画白话描述词——动效产出质量的瓶颈是白话描述能力，不是技术参数（📺 原视频·SpicyTater）
- 本库实证：2026-10-09-刘传熙访谈·深度总结——同一份内容电报体转叙事体，你的判词”内容都在但读不动=没价值”
一句话合并：代码是机器读的，表达是给人读的；人读不动，做对了也白做。
意味着什么
两个对所有做 AI 应用的人都直接可用的启发：①以后选型/测模型，第一筛让它 Review 一段东西看你能不能读懂，benchmark 分数排后面；②日报、卡片、小考的写法同理——“读得懂”排在”信息全”前面不是文风偏好，是这条规律的库内应用。
边界
- 3 个来源挂链可查；其中动效卡是白板演示视频、Agent 卡是单博主单任务实测，均无 benchmark 级数据
- 模型迭代快，“谁表达力差”的具体结论保质期约 3 个月；“表达力是瓶颈”这个结构性判断保质期更长
- 表达力≠语气好，是”写出来的东西人能不能看懂”