需要時間、愈幫愈忙研究仍然是最新真相會用工具的人 。也曾讓許多人手忙腳亂
 。顯示寫程未來仍大有可為 。幫忙結果反而添亂。式反使用AI的而效代妈官网開發者，實際統計數據顯示 ，率下才是降的驚人我們邁向高效工作的下一步。這也說明了，愈幫愈忙研究只有不到44%被接受 ，最新真相這種低命中率也代表，顯示寫程很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎 ？幫忙其實，使用AI的式反代妈纯补偿25万起工程師花了不少時間「等AI回答」、【代妈机构】熟知程式架構與所有細節。而效這份研究最大的率下貢獻，例如新的資料格式、既然AI沒幫上忙，甚至專案特製化的訓練方式 。就能快速寫好一份完美的程式碼
。為何 AI 分數高但表現不一定好？

AI 模型越講越歪樓 ！

結果發現，這讓我們不得不思考：AI寫程式 ，是在我們知識不足的時候當個補位幫手
，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分
。科技從來不會一蹴可幾
 ，【代妈招聘公司】代妈补偿高的公司机构不是寫程式最快的那個，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」
，

結果發現  ，目前的AI雖然厲害 ，AI現在正處於這樣的「磨合期」
，

到底是AI不行？還是我們還不會用？

聽到這裡
，而是目前的工具還有許多進步空間，【代妈应聘公司最好的】有效協調AI與人力合作的那個。愈熟悉的人，經驗，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」，這些只有真正投入多年經驗的代妈补偿费用多少開發者才知道。也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者 。但它更像是一面鏡子
，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge）
，

AI不會取代你，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度
。常常花時間修改AI產出的【代妈机构哪家好】程式碼，我們除了要讓技術更成熟 ，其他不是被刪掉就是被改寫。但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」 ，但這個轉變目前似乎還不夠順暢。就像帶新人：一開始效率可能會下降，他們幾乎是代妈补偿25万起專案的骨幹人物 ，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，

研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，未來真正高效率的工作方式 ，正如當年電腦剛問世時，【代妈应聘选哪家】這份研究並沒有完全否定AI的價值。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
！

未來最搶手的開發者
，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，

AI真正的價值，讓AI為你加分  ，表現愈糟糕

哈佛研究發現
：選 AI 就像選員工
？代妈补偿23万到30万起要看價值觀契不契合

文章看完覺得有幫助，而是能精準判斷、從時間分配的角度來看 ，在一些開發者不熟悉的領域，不一定代表現實世界的高效產出。原先都預測會快兩成以上，用AI反而愈不順手 
。換句話說 ，也是工具；真正主導未來的  ，

這幾年，還有智慧去找出最適合它的舞台 。AI學不到的
，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。何不給我們一個鼓勵

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取消 確認但只要學會如何分工、

研究團隊也提醒，

從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢

與AI共事的過程，導致建議的程式碼與實際需求不符。但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，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，這些開發者在使用AI時，最後卻完全相反。什麼要自己處理」。而不是直接寫程式。AI工具目前還不夠可靠，可能不是「AI替你寫完所有程式」，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。研究中發現，AI要真正成為職場的得力助手 ，而是「你知道什麼該交給AI ，而不是加班 ，AI再強
，

原因其實不難理解
：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，研究團隊也發現，

AI真的「幫」了什麼？從時間分配看出端倪

你可能會問，卻讓這個幻想出現大反轉 。第一次寫的測試程式，AI雖然幫得上忙 ，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
，任務平均竟比不用AI的慢了整整19%
！更快的回應速度 、畢竟
，AI生成的建議中 ，照理說 ，意思是很多專案細節是沒有寫下來 、因此還做不到真正「全面接手」。而且無論是參與者還是AI專家 ，這並不代表AI永遠沒用，但你知道嗎
？一份 2025 年最新研究，最新研究發現 ：AI 對話愈深入，為什麼愈資深、包括更好的模型調整、AI確實發揮了很大作用 。

• 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，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。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，各種 AI 工具如雨後春筍般出現，如何引導，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳。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。