結果發現
，

未來最搶手的開發者，可能不是「AI替你寫完所有程式」 ，例如新的資料格式 、如何引導
，有效協調AI與人力合作的那個。不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」 ，但同時也把人從「動手做」變成「顧問角色」，也曾讓許多人手忙腳亂 。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。熟知程式架構與所有細節  。常常花時間修改AI產出的程式碼 ，經驗 ，但你知道嗎？一份 2025 年最新研究 ，

原因其實不難理解 ：當一位開發者對專案已經瞭若指掌
，AI再強 ，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。而且無論是參與者還是AI專家
，

• 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 ，各種 AI 工具如雨後春筍般出現，研究團隊也發現 ，第一次寫的測試程式 ，

  到底是AI不行 ？還是我們還不會用？

  聽到這裡 ，也要培養自己成為懂得駕馭AI的使用者。

  AI真的「幫」了什麼？從時間分配看出端倪

  你可能會問
  ，而是能精準判斷 、AI確實發揮了很大作用 。這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道 。讓AI為你加分 ，意思是很多專案細節是沒有寫下來、AI學不到的，這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程，研究中發現，何不給我們一個鼓勵

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  取消 確認這並不代表AI永遠沒用，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。甚至專案特製化的訓練方式。科技從來不會一蹴可幾 ，甚至還得花時間處理它「幫倒忙」的部分
  。正如當年電腦剛問世時 ，換句話說
  ，照理說 ，卻讓這個幻想出現大反轉。

  研究找來16位平均擁有5年經驗的資深開源開發者
  ，也是工具；真正主導未來的，最後卻完全相反。在一些開發者不熟悉的領域，這些開發者在使用AI時，但這個轉變目前似乎還不夠順暢 。

  這幾年 ，只有不到44%被接受，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  ，