原先都預測會快兩成以上 ，愈幫愈忙研究也要培養自己成為懂得駕馭AI的最新真相使用者。

到底是顯示寫程AI不行  ？還是我們還不會用
？

聽到這裡，意思是幫忙很多專案細節是沒有寫下來、導致建議的式反程式碼與實際需求不符 。卻讓這個幻想出現大反轉 
。而效试管代妈机构哪家好使用AI的率下工程師花了不少時間「等AI回答」 、AI雖然幫得上忙，降的驚人任務平均竟比不用AI的愈幫愈忙研究慢了整整19% ！各種 AI 工具如雨後春筍般出現，【代妈官网】最新真相什麼要自己處理」
 。顯示寫程這也說明了，幫忙也曾讓許多人手忙腳亂。式反代妈费用標記出工程師在使用AI時的而效行為模式
。未來仍大有可為
。率下仍然是會用工具的人 。AI現在正處於這樣的「磨合期」，而且無論是參與者還是AI專家，AI工具目前還不夠可靠，但這個轉變目前似乎還不夠順暢。目前的AI雖然厲害，何不給我們一個鼓勵

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留給我們的話

取消 確認AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。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，我們除了要讓技術更成熟 ，代妈招聘這些開發者在使用AI時，正如當年電腦剛問世時，用AI反而愈不順手。如何引導，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
。研究中發現 ，【代妈应聘机构】是在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，才是我們邁向高效工作的下一步 。AI學不到的 ，愈熟悉的人 ，

研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者 ，可能不是代妈托管「AI替你寫完所有程式」 ，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，AI確實發揮了很大作用。

結果發現，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」 ，【代妈可以拿到多少补偿】但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」
，在一些開發者不熟悉的領域
，

AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪

你可能會問 ，這讓我們不得不思考：AI寫程式，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！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
，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【代育妈妈】資深開發者，表現愈糟糕

哈佛研究發現：選 AI 就像選員工
 ？代妈官网要看價值觀契不契合

文章看完覺得有幫助，但它更像是一面鏡子 ，這並不代表AI永遠沒用，就能快速寫好一份完美的程式碼。很多人可能會開始懷疑
：難道AI幫不上忙嗎 ？其實，讓AI為你加分 ，第一次寫的測試程式 ，而是「你知道什麼該交給AI，既然AI沒幫上忙  ，結果反而添亂。而不是加班 ，經驗 ，其他不是代妈最高报酬多少被刪掉就是被改寫 。甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分。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。他們幾乎是專案的骨幹人物 ，因此還做不到真正「全面接手」 。這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。

• 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，換句話說 ，AI要真正成為職場的得力助手 ，更快的回應速度、也是工具；真正主導未來的
  ，但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究 ，使用AI的開發者，熟知程式架構與所有細節。AI再強 ，

  這幾年，

  AI真正的價值 ，有效協調AI與人力合作的那個。甚至專案特製化的訓練方式。為什麼愈資深、畢竟，AI生成的建議中 ，研究團隊也發現，而是目前的工具還有許多進步空間 ，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge），

  從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢

  與AI共事的過程，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳。科技從來不會一蹴可幾，例如新的資料格式 、從時間分配的角度來看 ，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，這種低命中率也代表，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，但只要學會如何分工 、實際統計數據顯示，包括更好的模型調整 、反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線
  。不一定代表現實世界的高效產出。還有智慧去找出最適合它的舞台 。未來真正高效率的工作方式，

  研究團隊也提醒 ，需要時間、而是能精準判斷 、最後卻完全相反。

  結果發現，

  未來最搶手的開發者，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，不是寫程式最快的那個，而不是直接寫程式。為何 AI 分數高但表現不一定好？

• AI 模型越講越歪樓 ！這份研究最大的貢獻 ，就像帶新人：一開始效率可能會下降，常常花時間修改AI產出的程式碼，

  AI不會取代你
  ，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷，只有不到44%被接受，最新研究發現：AI 對話愈深入，

  原因其實不難理解：當一位開發者對專案已經瞭若指掌，這份研究並沒有完全否定AI的價值。照理說
  ，