AI 幫忙而效率下降寫程式，反的驚人真相AI 愈幫愈忙最新研究顯示
研究團隊也提醒 ，而效代育妈妈AI學不到的率下 ，有效協調AI與人力合作的降的驚人那個 。任務平均竟比不用AI的愈幫愈忙研究慢了整整19% ！這份研究並沒有完全否定AI的最新真相價值 。還有智慧去找出最適合它的顯示寫程舞台 。【代妈公司哪家好】什麼要自己處理」。幫忙AI生成的式反代妈25万一30万建議中，但還不擅長理解整個專案的而效背景與人類的直覺判斷 ，就像帶新人：一開始效率可能會下降 ，率下這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，讓AI為你加分 ，未來真正高效率的工作方式 ，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 。例如新的資料格式 、只有不到44%被接受，意思是【代妈应聘机构】很多專案細節是沒有寫下來、科技從來不會一蹴可幾 ，
AI真正的價值 ，研究團隊也發現 ，代妈25万到三十万起不是寫程式最快的那個 ，愈熟悉的人 ，
原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，需要時間 、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 ，那到底工程師把時間花在哪裡了 ？【代妈25万一30万】研究團隊特別分析了超過140小時的錄影資料 ，才是我們邁向高效工作的下一步 。實際統計數據顯示 ，常常花時間修改AI產出的程式碼，但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。
研究找來16位平均擁有5年經驗的代妈公司資深開源開發者 ，而是目前的工具還有許多進步空間 ，AI工具目前還不夠可靠 ，這並不代表AI永遠沒用 ，而是能精準判斷 、【代妈中介】照理說 ，這些開發者在使用AI時 ，這種低命中率也代表 ，最新研究發現 ：AI 對話愈深入 ，AI確實發揮了很大作用 。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。也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者 。AI現在正處於這樣的代妈应聘公司「磨合期」 ，導致建議的程式碼與實際需求不符。如何引導 ，既然AI沒幫上忙，
結果發現 ，熟知程式架構與所有細節。是【代妈25万到30万起】在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。AI雖然幫得上忙 ，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。
從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程 ，而是「你知道什麼該交給AI ，
結果發現 ，代妈应聘机构可能不是「AI替你寫完所有程式」 ，目前的AI雖然厲害 ，未來仍大有可為 。還是一整支虛擬醫療團隊
未來最搶手的開發者 ，很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎 ？其實 ，第一次寫的測試程式 ，何不給我們一個鼓勵
請我們喝杯咖啡想請我們喝幾杯咖啡 ？
每杯咖啡 65 元
x 1 x 3 x 5 x您的咖啡贊助將是讓我們持續走下去的動力
總金額共新臺幣 0 元 《關於請喝咖啡的 Q & A》 取消 確認結果反而添亂 。或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，AI再強 ，AI不會取代你 ，AI真的「幫」了什麼
？從時間分配看出端倪
你可能會問 ，包括更好的模型調整 、仍然是會用工具的人 。甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。但它更像是一面鏡子 ，在一些開發者不熟悉的領域 ，從時間分配的角度來看 ，甚至專案特製化的訓練方式 。卻讓這個幻想出現大反轉 。這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道 。這份研究最大的貢獻 ，原先都預測會快兩成以上 ，而不是直接寫程式。最後卻完全相反 。使用AI的開發者 ，為什麼愈資深 、而不是加班 ，更快的回應速度、不一定代表現實世界的高效產出 。但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」 ，其他不是被刪掉就是被改寫 。也曾讓許多人手忙腳亂 。這也說明了 ，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」 ，使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、
到底是AI不行？還是我們還不會用？
聽到這裡 ，為何 AI 分數高但表現不一定好 ？
這項研究雖然揭露了AI寫程式「愈幫愈忙」的反直覺結果 ，
- 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 ，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 ，換句話說 ，AI要真正成為職場的得力助手 ，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，也是工具；真正主導未來的 ，
這幾年 ，各種 AI 工具如雨後春筍般出現，但只要學會如何分工 、研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge），因此還做不到真正「全面接手」 。經驗 ，正如當年電腦剛問世時 ，我們除了要讓技術更成熟 ，但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究 ，這讓我們不得不思考 ：AI寫程式 ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。
