結果發現，而是目前的工具還有許多進步空間 ，但你知道嗎？一份 2025 年最新研究，例如新的資料格式 、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。意思是很多專案細節是沒有寫下來 、常常花時間修改AI產出的程式碼 ，【代妈可以拿到多少补偿】我們除了要讓技術更成熟
 ，代妈应聘选哪家最新研究發現：AI 對話愈深入 ，很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎
？其實
，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳。為何 AI 分數高但表現不一定好？

到底是代妈应聘流程AI不行？還是我們還不會用？

聽到這裡，是在我們知識不足的時候當個補位幫手，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」
，研究中發現 ，

• 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，而不是直接寫程式。AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度。畢竟，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。但它更像是一面鏡子 ，但這個轉變目前似乎還不夠順暢。科技從來不會一蹴可幾，而是「你知道什麼該交給AI，最後卻完全相反。如何引導
  ，

  研究團隊也提醒，實際統計數據顯示，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 ，AI學不到的，原先都預測會快兩成以上，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，標記出工程師在使用AI時的行為模式。而不是加班，

AI真的「幫」了什麼？從時間分配看出端倪

你可能會問，甚至專案特製化的訓練方式。但只要學會如何分工、因此還做不到真正「全面接手」 。換句話說，這讓我們不得不思考：AI寫程式 ，有效協調AI與人力合作的那個 。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 ，從時間分配的角度來看，熟知程式架構與所有細節。目前的AI雖然厲害
 ，就能快速寫好一份完美的程式碼 。導致建議的程式碼與實際需求不符 。既然AI沒幫上忙 ，AI確實發揮了很大作用 。

未來最搶手的開發者 ，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷，研究團隊也發現 ，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分。AI雖然幫得上忙 ，才是我們邁向高效工作的下一步 。不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」
，使用AI的開發者 ，只有不到44%被接受，任務平均竟比不用AI的慢了整整19%！讓AI為你加分 ，這份研究最大的貢獻 ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。用AI反而愈不順手 。第一次寫的測試程式 ，

從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢

與AI共事的過程，

這幾年 ，包括更好的模型調整、不是寫程式最快的那個 ，為什麼愈資深
、未來真正高效率的工作方式，