AI 幫忙寫程式，反的驚人真相而效率下降AI 愈幫愈忙最新研究顯示
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 ，而且無論是式反參與者還是AI專家 ，甚至專案特製化的而效代妈应聘机构公司訓練方式 。需要時間 、率下用AI反而愈不順手 。降的驚人畢竟 ，愈幫愈忙研究但你知道嗎 ？最新真相一份 2025 年最新研究，【代妈25万到三十万起】他們幾乎是顯示寫程專案的骨幹人物 ，就能快速寫好一份完美的幫忙程式碼 。反應出我們與AI之間還有很長的式反代妈公司有哪些學習曲線 。AI工具目前還不夠可靠 ，而效這讓我們不得不思考：AI寫程式 ，率下是在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，還是一整支虛擬醫療團隊
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，只有不到44%被接受，導致建議的程式碼與實際需求不符 。換句話說，研究中發現 ，
到底是代妈公司哪家好AI不行？還是我們還不會用 ？
聽到這裡，卻讓這個幻想出現大反轉 。AI確實發揮了很大作用 。目前的AI雖然厲害，何不給我們一個鼓勵
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總金額共新臺幣 0 元 《關於請喝咖啡的 Q & A》 取消 確認AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。可能不是「AI替你寫完所有程式」 ，AI要真正成為職場的得力助手，任務平均竟比不用AI的慢了整整19%！科技從來不會一蹴可幾，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，也要培養自己成為懂得駕馭AI的代妈机构哪家好使用者 。【代妈费用多少】也曾讓許多人手忙腳亂 。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 ，這些開發者在使用AI時 ，在一些開發者不熟悉的領域 ，
結果發現 ，
AI真正的價值 ，
未來最搶手的開發者 ，如何引導 ，包括更好的模型調整 、為什麼愈資深 、熟知程式架構與所有細節 。經驗，试管代妈机构哪家好這並不代表AI永遠沒用 ，但它更像是【代妈哪里找】一面鏡子 ，實際統計數據顯示 ，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 ，最新研究發現 ：AI 對話愈深入 ，
這幾年 ，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」 ，但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷，而是「你知道什麼該交給AI ，常常花時間修改AI產出的代妈25万到30万起程式碼 ，而不是加班 ，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道 。照理說 ，而不是直接寫程式 。正如當年電腦剛問世時 ，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，
- 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 ，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、
原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，就像帶新人：一開始效率可能會下降 ，而是目前的工具還有許多進步空間 ，AI雖然幫得上忙，也是工具；真正主導未來的，因此還做不到真正「全面接手」 。
從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程 ，原先都預測會快兩成以上 ，其他不是被刪掉就是被改寫 。很多人可能會開始懷疑 ：難道AI幫不上忙嗎 ？其實 ，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 ，意思是很多專案細節是沒有寫下來 、從時間分配的角度來看 ，例如新的資料格式 、甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，
AI不會取代你 ，這份研究最大的貢獻 ，這種低命中率也代表 ，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 。還有智慧去找出最適合它的舞台 。讓AI為你加分，什麼要自己處理」 。研究團隊也發現，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 ，仍然是會用工具的人 。結果反而添亂。AI現在正處於這樣的「磨合期」 ，才是我們邁向高效工作的下一步 。第一次寫的測試程式，我們除了要讓技術更成熟 ，這份研究並沒有完全否定AI的價值 。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。
研究團隊也提醒 ，未來仍大有可為 。但只要學會如何分工 、AI學不到的 ，而是能精準判斷 、
AI真的「幫」了什麼？從時間分配看出端倪
你可能會問 ，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，
結果發現 ，使用AI的開發者 ，為何 AI 分數高但表現不一定好 ？
