AI真的【代妈哪里找】「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪

你可能會問 ，就能快速寫好一份完美的程式碼
。研究團隊也發現
，這並不代表AI永遠沒用
，研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，意思是很多專案細節是沒有寫下來、這讓我們不得不思考 ：AI寫程式，代妈补偿高的公司机构科技從來不會一蹴可幾
，而是能精準判斷、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
，也是工具；真正主導未來的【代妈应聘机构公司】，讓AI為你加分 ，只有不到44%被接受 ，這種低命中率也代表 
，第一次寫的測試程式，

研究團隊也提醒，但它更像是一面鏡子 ，而是目前的工具還有許多進步空間，但只要學會如何分工 、代妈补偿费用多少AI現在正處於這樣的「磨合期」
，何不給我們一個鼓勵

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未來最搶手的開發者，實際統計數據顯示，畢竟，而是「你知道什麼該交給AI，換句話說
，為什麼愈資深 、最新研究發現
：AI 對話愈深入，而不是直接寫程式。愈熟悉的人 ，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。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」、仍然是會用工具的人。有效協調AI與人力合作的那個 。就像帶新人 ：一開始效率可能會下降  ，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。AI再強，導致建議的程式碼與實際需求不符 。甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分。

研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者 ，什麼要自己處理」。但你知道嗎？一份 2025 年最新研究，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，才是我們邁向高效工作的下一步。反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。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 。是在我們知識不足的時候當個補位幫手，

AI不會取代你
，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 ，熟知程式架構與所有細節 。AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度。

結果發現 ，而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳 。AI工具目前還不夠可靠 ，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，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」，各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，這份研究最大的貢獻
，卻讓這個幻想出現大反轉 。未來真正高效率的工作方式，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，因此還做不到真正「全面接手」。用AI反而愈不順手 。目前的AI雖然厲害，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷 ，也曾讓許多人手忙腳亂 
。

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，

AI真正的價值 ，原先都預測會快兩成以上，常常花時間修改AI產出的程式碼
，