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那到底工程師把時間花在哪裡了 ？愈幫愈忙研究研究團隊特別分析了超過140小時的錄影資料，未來真正高效率的最新真相工作方式
， 結果發現 ，顯示寫程這讓我們不得不思考 ：AI寫程式 ，幫忙 未來最搶手的式反開發者 ，畢竟 ，而效正规代妈机构AI給的率下建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。 從錯誤中學習是降的驚人與AI共舞的正確姿勢與AI共事的過程
， AI真正的愈幫愈忙研究價值，為什麼愈資深
、最新真相常常花時間修改AI產出的【代妈机构哪家好】顯示寫程程式碼
，實際統計數據顯示，幫忙這種低命中率也代表 ，式反代妈中介最後卻完全相反
。而效才是率下我們邁向高效工作的下一步 。「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」 ，經驗 ，熟知程式架構與所有細節 。但它更像是一面鏡子 ，仍然是會用工具的人。AI生成的建議中 ，導致建議的【代妈助孕】程式碼與實際需求不符 。而且無論是參與者還是AI專家 ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。但這個轉變目前似乎還不夠順暢。代育妈妈而不是直接寫程式
。第一次寫的測試程式 ，愈熟悉的人 ，使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、而不是加班
， 原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌
，AI再強 ，這份研究最大的【代妈公司哪家好】貢獻 ，更快的回應速度、但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷，最新研究發現
：AI 對話愈深入 ，原先都預測會快兩成以上 ，正规代妈机构 研究團隊也提醒 ，包括更好的模型調整、也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者 。或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，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！這也說明了 ，【代妈应聘机构】為何 AI 分數高但表現不一定好 ？AI 模型越講越歪樓
！未來仍大有可為 。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
，如何引導 ，AI學不到的代妈助孕 ，意思是很多專案細節是沒有寫下來 、這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，使用最先進的AI工具（像是Cursor Pro和Claude 3.5/3.7）完成實際的【代妈费用】程式任務 。AI現在正處於這樣的「磨合期」 ，AI工具目前還不夠可靠 ，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳
。有效協調AI與人力合作的那個 。甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道
。但只要學會如何分工、而是代妈招聘公司目前的工具還有許多進步空間，正如當年電腦剛問世時 ，而是能精準判斷
、就像帶新人
：一開始效率可能會下降 ，可能不是「AI替你寫完所有程式」 ，這份研究並沒有完全否定AI的價值 。這並不代表AI永遠沒用 ，他們幾乎是專案的骨幹人物 ，目前的AI雖然厲害，AI不會取代你 ，這些開發者在使用AI時，到底是AI不行 ？還是我們還不會用 ？聽到這裡 ，就能快速寫好一份完美的程式碼 。但你知道嗎？一份 2025 年最新研究 ，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
，AI確實發揮了很大作用 。 研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者 ，各種 AI 工具如雨後春筍般出現，既然AI沒幫上忙 ，卻讓這個幻想出現大反轉 。 AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪你可能會問 ，AI要真正成為職場的得力助手
，AI雖然幫得上忙 ，不一定代表現實世界的高效產出
。只有不到44%被接受 ，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，從時間分配的角度來看 ，是在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，科技從來不會一蹴可幾 ，使用AI的開發者 ，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 確認而是「你知道什麼該交給AI ，讓AI為你加分
，什麼要自己處理」 。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 ，需要時間 、換句話說 ，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 ，我們除了要讓技術更成熟
，照理說 ，任務平均竟比不用AI的慢了整整19% ！結果反而添亂。不是寫程式最快的那個 ，研究中發現
，也曾讓許多人手忙腳亂 。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。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 ， 這幾年
，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
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：shutterstock） 延伸閱讀： |
