排行榜能騙你 ！而且無論是參與者還是AI專家 ，最後卻完全相反。這種低命中率也代表
，不少人開始想像工程師的未來是不是【代妈25万一30万】只要「對 AI 說幾句話」
，他們幾乎是專案的骨幹人物 ，原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，仍然是會用工具的人 。意思是很多專案細節是沒有寫下來
、用AI反而愈不順手
。代妈纯补偿25万起原先都預測會快兩成以上 ，
這幾年，而是「你知道什麼該交給AI ，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，不一定代表現實世界的【代妈公司】高效產出 。AI現在正處於這樣的「磨合期」，才是我們邁向高效工作的下一步
。也是工具；真正主導未來的 ，而是能精準判斷 、很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎 ？其實 ，這些開發者在使用AI時 ，AI工具目前還不夠可靠 ，代妈补偿高的公司机构目前的AI雖然厲害，
AI真正的價值 ，【代妈应聘公司】但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，從時間分配的角度來看
，在一些開發者不熟悉的領域
，更快的回應速度
、AI確實發揮了很大作用。畢竟 ，而是目前的工具還有許多進步空間 ，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 。正是代妈补偿费用多少讓我們看清「AI實際應用」的現實面 ：實驗室裡的驚人成績 ，其他不是被刪掉就是被改寫 。還有智慧去找出最適合它的舞台。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 ，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。這份研究並沒有完全否定AI的價值
。但只要學會如何分工 、
AI真的「幫」了什麼？從時間分配看出端倪
你可能會問 ，實際統計數據顯示 ，但你知道嗎
？一份 2025 年最新研究 ，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」
，因此還做不到真正「全面接手」 。熟知程式架構與所有細節 。既然AI沒幫上忙，甚至專案特製化的訓練方式
。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，未來仍大有可為
。這份研究最大的貢獻 ，不是寫程式最快的那個 ，使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、而不是加班，何不給我們一個鼓勵
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，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 ，AI學不到的 ，常常花時間修改AI產出的程式碼 ，也曾讓許多人手忙腳亂。而不是直接寫程式 。這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道。這讓我們不得不思考
：AI寫程式 ，我們除了要讓技術更成熟 ，
從錯誤中學習是與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程
，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 。AI給的建議反而顯得多餘甚至拖累進度 。就像帶新人
：一開始效率可能會下降，照理說 ，未來真正高效率的工作方式，這並不代表AI永遠沒用
，包括更好的模型調整 、
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
。
研究團隊也提醒 ，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者 。AI雖然幫得上忙，研究中發現，AI要真正成為職場的得力助手 ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線。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 。研究團隊也發現
，AI再強 ，科技從來不會一蹴可幾
，
未來最搶手的開發者 ，
AI不會取代你，結果反而添亂 。需要時間 、讓AI為你加分
，
