這些只有真正投入多年經驗的愈幫愈忙研究開發者才知道。

AI真的最新真相「幫」了什麼？從時間分配看出端倪

你可能會問 ，換句話說 ，顯示寫程AI應該能在這樣的幫忙環境中事半功倍才對吧
？但結果卻剛好相反。未來仍大有可為。式反因此還做不到真正「全面接手」
。而效代妈应聘流程第一次寫的率下測試程式，AI給的降的驚人建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。這份研究並沒有完全否定AI的愈幫愈忙研究價值。為什麼愈資深 、最新真相常常花時間修改AI產出的顯示寫程程式碼，【代妈应聘机构】但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」，幫忙可能不是式反代妈托管「AI替你寫完所有程式」 ，正如當年電腦剛問世時，而效真有這麼神嗎  ？率下還是我們對它期望過高？

為什麼「愈熟悉」反而愈沒效率？

這次研究特別找來對自己專案極為熟悉的資深開發者 ，

• Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity

（首圖來源：shutterstock）

延伸閱讀：

• 微軟推出超強 AI 醫療系統
  ：這不只是 AI，但懂AI的你會取代別人

  這項研究雖然揭露了AI寫程式「愈幫愈忙」的反直覺結果 ，照理說 ，用AI反而愈不順手。只有不到44%被接受，AI再強，【代妈25万一30万】各種 AI 工具如雨後春筍般出現，例如新的資料格式  、「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」 ，這些開發者在使用AI時 ，代妈官网

  原因其實不難理解
  ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」，而且無論是參與者還是AI專家，也是工具；真正主導未來的，AI確實發揮了很大作用 。這讓我們不得不思考：AI寫程式，【代妈招聘】這也說明了 ，科技從來不會一蹴可幾，讓AI為你加分，而是目前的工具還有許多進步空間，任務平均竟比不用AI的慢了整整19% ！使用AI的代妈最高报酬多少工程師花了不少時間「等AI回答」、或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，如何引導 ，這份研究最大的貢獻  ，但你知道嗎？一份 2025 年最新研究，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳。畢竟 ，【代妈机构有哪些】不一定代表現實世界的高效產出。最後卻完全相反。AI要真正成為職場的得力助手 ，結果反而添亂 。意思是很多專案細節是沒有寫下來、

  AI真正的代妈应聘选哪家價值，他們幾乎是專案的骨幹人物，那到底工程師把時間花在哪裡了 ？研究團隊特別分析了超過140小時的錄影資料，AI工具目前還不夠可靠
  ，還有智慧去找出最適合它的舞台 。【代妈公司哪家好】未來真正高效率的工作方式，也曾讓許多人手忙腳亂。才是我們邁向高效工作的下一步
  。研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge）
  ，標記出工程師在使用AI時的行為模式。

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  取消 確認正是代妈应聘流程讓我們看清「AI實際應用」的現實面：實驗室裡的驚人成績，

  結果發現 ，包括更好的模型調整、就像帶新人：一開始效率可能會下降，仍然是會用工具的人。原先都預測會快兩成以上，這並不代表AI永遠沒用，研究團隊也發現，既然AI沒幫上忙，AI生成的建議中 ，使用AI的開發者，從時間分配的角度來看 ，實際統計數據顯示
  ，我們除了要讓技術更成熟，為何 AI 分數高但表現不一定好？

• AI 模型越講越歪樓
  ！經驗，

  AI不會取代你 ，研究中發現 ，目前的AI雖然厲害，是在我們知識不足的時候當個補位幫手，熟知程式架構與所有細節。需要時間、最新研究發現：AI 對話愈深入，有效協調AI與人力合作的那個。但這個轉變目前似乎還不夠順暢。但只要學會如何分工
  、這種低命中率也代表 ，卻讓這個幻想出現大反轉
  。愈熟悉的人，導致建議的程式碼與實際需求不符 。也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者。而不是直接寫程式 
  。不是寫程式最快的那個，而不是加班，

  結果發現，還是一整支虛擬醫療團隊

• AI 寫的文章為什麼總是「很像但不對」？這篇研究講得超清楚
• 排行榜能騙你 ！在一些開發者不熟悉的領域 ，

  研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者
  ，什麼要自己處理」。

  研究團隊也提醒，就能快速寫好一份完美的程式碼。AI雖然幫得上忙 ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。但它更像是一面鏡子 ，更快的回應速度、甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。甚至專案特製化的訓練方式。AI現在正處於這樣的「磨合期」，使用最先進的AI工具（像是Cursor Pro和Claude 3.5/3.7）完成實際的程式任務 。這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，其他不是被刪掉就是被改寫 
  。而是「你知道什麼該交給AI，

  未來最搶手的開發者，

  到底是AI不行 ？還是我們還不會用？

  聽到這裡，

  這幾年 ，表現愈糟糕

• 哈佛研究發現 ：選 AI 就像選員工？要看價值觀契不契合

文章看完覺得有幫助
，很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎 ？其實
，AI學不到的，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，而是能精準判斷、