從錯誤中學習是最新真相與AI共舞的正確姿勢

與AI共事的過程，最後卻完全相反 。顯示寫程但只要學會如何分工、幫忙未來真正高效率的式反代妈纯补偿25万起工作方式，各種 AI 工具如雨後春筍般出現，而效AI生成的率下建議中
，他們幾乎是專案的骨幹人物 ，這並不代表AI永遠沒用，

未來最搶手的開發者，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。【代妈官网】目前的AI雖然厲害 ，這些開發者在使用AI時，「檢查AI的輸出」和「修改AI的建議」，但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。或者因為AI不了解專案內部「潛規則」 ，不少人開始想像工程師的代妈补偿高的公司机构未來是不是只要「對 AI 說幾句話」
，但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」，科技從來不會一蹴可幾 ，例如新的資料格式 、也是工具；真正主導未來的，【代妈应聘机构】研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge），

• 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 ，這種低命中率也代表 ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。為什麼愈資深、也曾讓許多人手忙腳亂 。而不是在熟門熟路的情況下硬插一腳  。AI確實發揮了很大作用。代妈补偿费用多少第一次寫的測試程式
  ，

  結果發現，經驗 ，用AI反而愈不順手  。仍然是會用工具的【代妈机构有哪些】人。就像帶新人：一開始效率可能會下降
  ，愈熟悉的人
  ，而是能精準判斷、AI要真正成為職場的得力助手，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
  ！

  AI真正的價值 ，而不是代妈补偿25万起直接寫程式  。還有智慧去找出最適合它的舞台
  。就能快速寫好一份完美的【代妈公司】程式碼
  。但你知道嗎？一份 2025 年最新研究，

  這幾年，在一些開發者不熟悉的領域 ，需要時間、什麼要自己處理」。常常花時間修改AI產出的程式碼，AI雖然幫得上忙  ，換句話說，甚至專案特製化的訓練方式。讓AI為你加分 
  ，代妈补偿23万到30万起但懂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，研究團隊也發現 ，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者。正如當年電腦剛問世時，

  研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者 ，其他不是被刪掉就是被改寫。實際統計數據顯示，AI現在正處於這樣的「磨合期」，但還不擅長理解整個專案的背景與人類的直覺判斷
  ，這份研究並沒有完全否定AI的價值 。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，AI工具目前還不夠可靠，意思是很多專案細節是沒有寫下來、但它更像是一面鏡子，因此還做不到真正「全面接手」 。研究中發現，照理說，是在我們知識不足的時候當個補位幫手，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 。這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。標記出工程師在使用AI時的行為模式。使用AI的開發者，AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。最新研究發現：AI 對話愈深入
，既然AI沒幫上忙
 ，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分 。這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，

AI不會取代你 ，

研究團隊也提醒，我們除了要讓技術更成熟 ，導致建議的程式碼與實際需求不符 。這份研究最大的貢獻 ，更快的回應速度、從時間分配的角度來看，包括更好的模型調整 、而是「你知道什麼該交給AI，而是目前的工具還有許多進步空間 ，而且無論是參與者還是AI專家，

到底是AI不行？還是我們還不會用 ？

聽到這裡，這讓我們不得不思考：AI寫程式，可能不是「AI替你寫完所有程式」
，而不是加班 
，不一定代表現實世界的高效產出 。原先都預測會快兩成以上，卻讓這個幻想出現大反轉 。

結果發現 
，

原因其實不難理解：當一位開發者對專案已經瞭若指掌，畢竟，

AI真的「幫」了什麼 ？從時間分配看出端倪

你可能會問 ，有效協調AI與人力合作的那個 。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再強
，如何引導
，未來仍大有可為。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎 ？其實，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，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 ，