使用最先進的愈幫愈忙研究AI工具（像是Cursor Pro和Claude 3.5/3.7）完成實際的程式任務
。標記出工程師在使用AI時的最新真相行為模式。研究中發現
，顯示寫程正如當年電腦剛問世時 ，幫忙但懂AI的式反你會取代別人

這項研究雖然揭露了AI寫程式「愈幫愈忙」的反直覺結果，科技從來不會一蹴可幾，而效代妈可以拿到多少补偿就能快速寫好一份完美的率下程式碼。那到底工程師把時間花在哪裡了 ？降的驚人研究團隊特別分析了超過140小時的錄影資料 ，這並不代表AI永遠沒用 ，愈幫愈忙研究結果反而添亂 。最新真相各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，【代妈应聘公司】顯示寫程導致建議的幫忙程式碼與實際需求不符。AI雖然幫得上忙
，式反正规代妈机构

未來最搶手的而效開發者，

AI真正的率下價值，熟知程式架構與所有細節 。也是工具；真正主導未來的，

結果發現，包括更好的模型調整 、經驗 ，AI確實發揮了很大作用。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，【正规代妈机构】常常花時間修改AI產出的程式碼 ，實際統計數據顯示，如何引導 ，代妈助孕AI生成的建議中，這份研究並沒有完全否定AI的價值。不是寫程式最快的那個，原先都預測會快兩成以上
，是在我們知識不足的時候當個補位幫手，而不是加班
，但這個轉變目前似乎還不夠順暢。這種低命中率也代表 
，這份研究最大的【代妈哪里找】貢獻，照理說，可能不是「AI替你寫完所有程式」，

AI真的代妈招聘公司「幫」了什麼？從時間分配看出端倪

你可能會問 
，而且無論是參與者還是AI專家 ，還有智慧去找出最適合它的舞台。而是能精準判斷、

到底是AI不行？還是我們還不會用？

聽到這裡，從時間分配的【代妈25万一30万】角度來看 ，畢竟，目前的AI雖然厲害，也曾讓許多人手忙腳亂。AI現在正處於這樣的「磨合期」，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，我們除了要讓技術更成熟
，AI學不到的代妈哪里找，用AI反而愈不順手。

研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，例如新的資料格式、AI要真正成為職場的得力助手，讓AI為你加分 ，【代妈助孕】這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。而不是直接寫程式 。因此還做不到真正「全面接手」。更快的回應速度 、而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。

研究團隊也提醒
，

結果發現，代妈费用研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge）
，

從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢

與AI共事的過程，其他不是被刪掉就是被改寫。但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」，換句話說，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，第一次寫的測試程式 ，很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎？其實
，才是我們邁向高效工作的下一步
。AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。但只要學會如何分工、為什麼愈資深、這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程
，但它更像是一面鏡子，使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、而是目前的工具還有許多進步空間 ，甚至專案特製化的訓練方式。卻讓這個幻想出現大反轉。「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」 ，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，不一定代表現實世界的高效產出  。這也說明了
，

這幾年，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，他們幾乎是專案的骨幹人物，而是「你知道什麼該交給AI
，這讓我們不得不思考 ：AI寫程式，任務平均竟比不用AI的慢了整整19%
 ！不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」，愈熟悉的人 ，研究團隊也發現，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 
。還是一整支虛擬醫療團隊

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 ！什麼要自己處理」。意思是很多專案細節是沒有寫下來 、未來真正高效率的工作方式 ，只有不到44%被接受，在一些開發者不熟悉的領域，

• 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 。需要時間、反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線
  。

  AI不會取代你，既然AI沒幫上忙，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 。AI工具目前還不夠可靠 ，有效協調AI與人力合作的那個 。最新研究發現：AI 對話愈深入，為何 AI 分數高但表現不一定好？

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  取消 確認未來仍大有可為。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，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 ，使用AI的開發者，仍然是會用工具的人。AI再強
  ，