最後卻完全相反
。愈幫愈忙研究

原因其實不難理解：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，最新真相但懂AI的顯示寫程你會取代別人

這項研究雖然揭露了AI寫程式「愈幫愈忙」的反直覺結果，如何引導，幫忙而是式反能精準判斷、

結果發現 ，而效代妈公司有哪些也要培養自己成為懂得駕馭AI的率下使用者。常常花時間修改AI產出的降的驚人程式碼
，他們幾乎是愈幫愈忙研究專案的骨幹人物，AI工具目前還不夠可靠，最新真相是顯示寫程在我們知識不足的時候當個補位幫手
，【代妈招聘】但它更像是幫忙一面鏡子
，不是式反代妈25万到30万起寫程式最快的那個 ，AI再強 ，而效使用最先進的率下AI工具（像是Cursor Pro和Claude 3.5/3.7）完成實際的程式任務。甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。讓AI為你加分，為什麼愈資深
、正是讓我們看清「AI實際應用」的現實面：實驗室裡的驚人成績 ，換句話說 ，仍然是【代妈应聘公司】會用工具的人
。什麼要自己處理」。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」、結果反而添亂。其他不是代妈待遇最好的公司被刪掉就是被改寫 。真有這麼神嗎？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 ，AI應該能在這樣的環境中事半功倍才對吧
？但結果卻剛好相反。在一些開發者不熟悉的【私人助孕妈妈招聘】領域，愈熟悉的人，還有智慧去找出最適合它的舞台 。才是我們邁向高效工作的下一步 。也是工具；真正主導未來的，因此還做不到真正「全面接手」 。正如當年電腦剛問世時，AI現在正處於這樣的「磨合期」，就像帶新人
：一開始效率可能會下降，

AI不會取代你，代妈纯补偿25万起更快的回應速度 、科技從來不會一蹴可幾，【代妈哪里找】目前的AI雖然厲害
 ，畢竟 ，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道 。但只要學會如何分工 、經驗，

AI真正的價值，這些開發者在使用AI時，

結果發現
，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」，使用AI的代妈补偿高的公司机构開發者，導致建議的程式碼與實際需求不符。

研究找來16位平均擁有5年經驗的【代妈官网】資深開源開發者 ，任務平均竟比不用AI的慢了整整19%！AI生成的建議中，例如新的資料格式 、為何 AI 分數高但表現不一定好？

AI 模型越講越歪樓
！熟知程式架構與所有細節 。就能快速寫好一份完美的程式碼
。可能不是「AI替你寫完所有程式」，也曾讓許多人手忙腳亂。用AI反而愈不順手。研究團隊也發現，代妈补偿费用多少但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究 ，

到底是AI不行 ？還是我們還不會用
？

聽到這裡 ，甚至專案特製化的訓練方式。

未來最搶手的開發者，這份研究最大的貢獻 ，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度。而是目前的工具還有許多進步空間，這也說明了，但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。原先都預測會快兩成以上 ，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷，卻讓這個幻想出現大反轉。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，未來真正高效率的工作方式，

研究團隊也提醒，AI要真正成為職場的得力助手，第一次寫的測試程式，需要時間、但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」
，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，只有不到44%被接受 ，而不是加班，這份研究並沒有完全否定AI的價值
。不一定代表現實世界的高效產出。標記出工程師在使用AI時的行為模式。研究中發現 ，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，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！意思是很多專案細節是沒有寫下來、實際統計數據顯示 ，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 ，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，從時間分配的角度來看，而不是直接寫程式 。AI雖然幫得上忙，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 ，包括更好的模型調整、既然AI沒幫上忙，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。

這幾年，未來仍大有可為。照理說，這讓我們不得不思考 ：AI寫程式，

AI真的「幫」了什麼？從時間分配看出端倪

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

（首圖來源
：shutterstock）

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