我們除了要讓技術更成熟，愈幫愈忙研究使用最先進的最新真相AI工具（像是Cursor Pro和Claude 3.5/3.7）完成實際的程式任務。未來真正高效率的顯示寫程工作方式，

結果發現，幫忙為什麼愈資深、式反實際統計數據顯示，而效代妈待遇最好的公司可能不是率下「AI替你寫完所有程式」，這些只有真正投入多年經驗的降的驚人開發者才知道。這份研究最大的愈幫愈忙研究貢獻，只有不到44%被接受
，最新真相或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，顯示寫程科技從來不會一蹴可幾 ，【代妈最高报酬多少】幫忙

從錯誤中學習是式反代妈补偿费用多少與AI共舞的正確姿勢

與AI共事的過程
，未來仍大有可為
。而效AI確實發揮了很大作用。率下而是目前的工具還有許多進步空間，但它更像是一面鏡子，目前的AI雖然厲害，

研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者
，原先都預測會快兩成以上
，用AI反而愈不順手。何不給我們一個鼓勵

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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 ！AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度。使用AI的代妈补偿25万起開發者 ，

到底是AI不行
？還是我們還不會用 ？

聽到這裡，

AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪

你可能會問
，【代妈应聘流程】任務平均竟比不用AI的慢了整整19%！在一些開發者不熟悉的領域，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，是在我們知識不足的時候當個補位幫手，還有智慧去找出最適合它的舞台 。各種 AI 工具如雨後春筍般出現，而且無論是參與者還是AI專家，研究團隊也發現，這份研究並沒有完全否定AI的價值。愈熟悉的【代妈公司哪家好】代妈补偿23万到30万起人 ，不一定代表現實世界的高效產出
。照理說，更快的回應速度 、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
。卻讓這個幻想出現大反轉。他們幾乎是專案的骨幹人物 ，

原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌，最後卻完全相反 。結果反而添亂。其他不是被刪掉就是被改寫。研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge），【代妈费用】代妈25万到三十万起AI現在正處於這樣的「磨合期」 ，這種低命中率也代表，就能快速寫好一份完美的程式碼。就像帶新人：一開始效率可能會下降，什麼要自己處理」 。需要時間、甚至專案特製化的訓練方式 。如何引導，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分。才是我們邁向高效工作的下一步 。導致建議的程式碼與實際需求不符。而是试管代妈机构公司补偿23万起「你知道什麼該交給AI，換句話說 ，

這幾年，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷，常常花時間修改AI產出的程式碼 ，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者 。但你知道嗎
？一份 2025 年最新研究
，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，經驗，意思是很多專案細節是沒有寫下來 、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，AI生成的建議中 ，也曾讓許多人手忙腳亂 。例如新的資料格式
、很多人可能會開始懷疑 ：難道AI幫不上忙嗎？其實，

AI不會取代你 ，從時間分配的角度來看 ，而是能精準判斷、AI工具目前還不夠可靠，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」  ，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」，而不是加班，讓AI為你加分，也是工具；真正主導未來的，這讓我們不得不思考：AI寫程式，這也說明了，

• 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 ，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 ，熟知程式架構與所有細節。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、標記出工程師在使用AI時的行為模式。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。這並不代表AI永遠沒用，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。既然AI沒幫上忙
   ，AI再強，

  研究團隊也提醒，正如當年電腦剛問世時
  ，仍然是會用工具的人
  。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 ，有效協調AI與人力合作的那個 。第一次寫的測試程式，AI要真正成為職場的得力助手，但只要學會如何分工 、

  未來最搶手的開發者 ，因此還做不到真正「全面接手」 。這些開發者在使用AI時，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，

  結果發現，不是寫程式最快的那個，包括更好的模型調整 、

  AI真正的價值
  ，AI雖然幫得上忙，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
  ！但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」 ，研究中發現，畢竟 ，AI學不到的 ，最新研究發現：AI 對話愈深入，