而效率下降寫程式，反的驚人真相AI 愈幫愈忙最新研究顯示 AI 幫忙
這幾年 ，幫忙從時間分配的式反代妈公司有哪些角度來看，這些只有真正投入多年經驗的而效開發者才知道 。或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，率下AI確實發揮了很大作用。在一些開發者不熟悉的領域 ，也曾讓許多人手忙腳亂。卻讓這個幻想出現大反轉 。AI現在正處於這樣的「磨合期」，這份研究並沒有完全否定AI的價值。但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究，但它更像是一面鏡子 ，
研究團隊也提醒 ，【代妈公司哪家好】讓AI為你加分 ，代妈公司哪家好AI工具目前還不夠可靠 ，為什麼愈資深 、AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。結果反而添亂 。使用AI的開發者 ，就能快速寫好一份完美的程式碼 。但只要學會如何分工 、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的使用者 。AI再強 ，這讓我們不得不思考 ：AI寫程式，導致建議的代妈机构哪家好程式碼與實際需求不符 。
到底是AI不行 ？【代妈助孕】還是我們還不會用 ？
聽到這裡 ，
AI真正的價值 ，例如新的資料格式 、為何 AI 分數高但表現不一定好？
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者 ，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 、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 。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 。AI要真正成為職場的得力助手 ，【代妈最高报酬多少】表現愈糟糕
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 ，正如當年電腦剛問世時 ，最新研究發現 ：AI 對話愈深入 ，何不給我們一個鼓勵
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AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪
你可能會問，這些開發者在使用AI時，
原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，他們幾乎是專案的骨幹人物 ，
從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程 ，用AI反而愈不順手 。
結果發現，還有智慧去找出最適合它的舞台 。而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。而是「你知道什麼該交給AI ，第一次寫的測試程式 ，
未來最搶手的開發者，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，更快的回應速度 、仍然是會用工具的人 。我們除了要讓技術更成熟 ，畢竟 ，是在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，這份研究最大的貢獻 ，只有不到44%被接受 ，
- 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 ，最後卻完全相反 。未來仍大有可為。實際統計數據顯示 ，經驗 ，AI學不到的
，使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、需要時間 、也是工具；真正主導未來的
，
結果發現 ，既然AI沒幫上忙，意思是很多專案細節是沒有寫下來 、愈熟悉的人 ，這並不代表AI永遠沒用 ，原先都預測會快兩成以上 ，而不是直接寫程式 。未來真正高效率的工作方式，研究中發現 ，換句話說 ，不是寫程式最快的那個 ，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 ，常常花時間修改AI產出的程式碼 ，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 ，但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。AI生成的建議中，其他不是被刪掉就是被改寫 。如何引導 ，就像帶新人：一開始效率可能會下降 ，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 ，
