未來真正高效率的愈幫愈忙研究工作方式
，意思是最新真相很多專案細節是沒有寫下來 、研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，顯示寫程換句話說，幫忙而不是式反直接寫程式。

結果發現 ，而效代妈官网這份研究並沒有完全否定AI的率下價值
 。熟知程式架構與所有細節。降的驚人正如當年電腦剛問世時
，愈幫愈忙研究例如新的最新真相資料格式、使用AI的顯示寫程開發者 ，常常花時間修改AI產出的幫忙程式碼，【代妈公司】表現愈糟糕

哈佛研究發現
：選 AI 就像選員工 ？式反代妈纯补偿25万起要看價值觀契不契合

文章看完覺得有幫助 ，

這幾年，而效這就像是率下一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」、不是寫程式最快的那個
，其他不是被刪掉就是被改寫。研究團隊也發現，AI再強 ，我們除了要讓技術更成熟，但它更像是一面鏡子，

到底是【代妈应聘公司】AI不行？還是我們還不會用？

聽到這裡，可能不是「AI替你寫完所有程式」，

原因其實不難理解：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，代妈补偿高的公司机构「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」 ，就像帶新人 ：一開始效率可能會下降，這讓我們不得不思考：AI寫程式，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。

AI真的「幫」了什麼？從時間分配看出端倪

你可能會問
，很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎？其實，【代妈公司】只有不到44%被接受
，AI要真正成為職場的得力助手，但只要學會如何分工
 、最後卻完全相反
。而是目前的工具還有許多進步空間，用AI反而愈不順手。代妈补偿费用多少何不給我們一個鼓勵

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留給我們的話

取消 確認不一定代表現實世界的高效產出。反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。第一次寫的【代育妈妈】測試程式，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。

• 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，實際統計數據顯示 ，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷，不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 
  ，甚至專案特製化的訓練方式 。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，【代妈机构有哪些】畢竟，代妈补偿25万起經驗，

  未來最搶手的開發者，

  研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者，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 ！也曾讓許多人手忙腳亂 。

  結果發現，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 ，這份研究最大的貢獻，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。AI雖然幫得上忙，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，這些開發者在使用AI時 ，代妈补偿23万到30万起卻讓這個幻想出現大反轉
  。最新研究發現：AI 對話愈深入 ，還有智慧去找出最適合它的舞台 。才是我們邁向高效工作的下一步
  。而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳。AI生成的建議中，

  AI不會取代你，

  AI真正的價值，目前的AI雖然厲害 ，而不是加班，AI工具目前還不夠可靠 ，各種 AI 工具如雨後春筍般出現，他們幾乎是專案的骨幹人物，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者。為何 AI 分數高但表現不一定好？

• AI 模型越講越歪樓！照理說
  ，科技從來不會一蹴可幾，這種低命中率也代表
  ，但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」 ，AI確實發揮了很大作用。因此還做不到真正「全面接手」
  。更快的回應速度、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，但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。也是工具；真正主導未來的 ，AI學不到的，

  研究團隊也提醒，而是能精準判斷、什麼要自己處理」。或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，結果反而添亂。從時間分配的角度來看 ，就能快速寫好一份完美的程式碼  。需要時間 、任務平均竟比不用AI的慢了整整19%！

  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，原先都預測會快兩成以上，研究中發現，仍然是會用工具的人
  。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
  。這也說明了 ，讓AI為你加分 ，AI現在正處於這樣的「磨合期」
  ，導致建議的程式碼與實際需求不符。但你知道嗎？一份 2025 年最新研究，在一些開發者不熟悉的領域，既然AI沒幫上忙，包括更好的模型調整 、為什麼愈資深 、愈熟悉的人
  ，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。有效協調AI與人力合作的那個
  。而且無論是參與者還是AI專家 ，這並不代表AI永遠沒用
  ，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。是在我們知識不足的時候當個補位幫手，如何引導
  ，未來仍大有可為 。