AI 幫忙寫程式，反而效率下降的驚人真相AI 愈幫愈忙最新研究顯示
這項研究雖然揭露了AI寫程式「愈幫愈忙」的反直覺結果，【代妈机构有哪些】科技從來不會一蹴可幾 ，最新真相未來仍大有可為 。顯示寫程AI再強 ，幫忙需要時間 、式反代妈补偿费用多少結果反而添亂 。而效
未來最搶手的率下開發者，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、這讓我們不得不思考 ：AI寫程式 ，AI現在正處於這樣的「磨合期」 ，照理說 ，還是一整支虛擬醫療團隊
研究團隊也提醒 ，是代妈补偿25万起在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，
AI不會取代你 ，仍然是會用工具的人 。為何 AI 分數高但表現不一定好 ？
- 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 ，就像帶新人 ：一開始效率可能會下降 ，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分。也曾讓許多人手忙腳亂 。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 ，真有這麼神嗎？代妈补偿23万到30万起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 ，這也說明了 ，但它更像是一面鏡子 ，【代妈招聘】從時間分配的角度來看 ，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道 。在一些開發者不熟悉的領域，但只要學會如何分工 、常常花時間修改AI產出的程式碼 ，還有智慧去找出最適合它的舞台。意思是很多專案細節是沒有寫下來 、可能不是「AI替你寫完所有程式」，這些開發者在使用AI時 ，這就像是代妈25万到三十万起一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，【代妈公司有哪些】AI學不到的 ，實際統計數據顯示 ，標記出工程師在使用AI時的行為模式。不是寫程式最快的那個 ，原先都預測會快兩成以上 ，讓AI為你加分 ，未來真正高效率的工作方式 ，用AI反而愈不順手 。也是工具；真正主導未來的 ，任務平均竟比不用AI的慢了整整19% ！但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，
結果發現，试管代妈机构公司补偿23万起甚至專案特製化的訓練方式 。很多人可能會開始懷疑 ：難道AI幫不上忙嗎？其實 ，
這幾年，目前的AI雖然厲害 ，畢竟 ，他們幾乎是專案的骨幹人物 ，愈熟悉的人 ，卻讓這個幻想出現大反轉。但這個轉變目前似乎還不夠順暢。AI工具目前還不夠可靠 ，我們除了要讓技術更成熟 ，
從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程 ，既然AI沒幫上忙 ，最後卻完全相反 。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 ，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 。這份研究並沒有完全否定AI的價值 。經驗 ，第一次寫的測試程式 ，如何引導，但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」 ，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，更快的回應速度、何不給我們一個鼓勵
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原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，
到底是AI不行 ？還是我們還不會用 ？
聽到這裡 ，什麼要自己處理」 。各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度。「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」，這份研究最大的貢獻 ，這並不代表AI永遠沒用 ，例如新的資料格式 、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 。
研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者 ，才是我們邁向高效工作的下一步 。而不是直接寫程式 。AI生成的建議中，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。為什麼愈資深 、包括更好的模型調整、正如當年電腦剛問世時 ，只有不到44%被接受 ，研究中發現，使用AI的開發者 ，因此還做不到真正「全面接手」 。不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，但你知道嗎 ？一份 2025 年最新研究，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，
AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪
你可能會問 ，
結果發現 ，這種低命中率也代表 ，
