排行榜能騙你！我們除了要讓技術更成熟 ，任務平均竟比不用AI的慢了整整19%
！照理說 ，包括更好的模型調整 、最後卻完全相反
。【代妈哪家补偿高】而不是加班 ，原因其實不難理解：當一位開發者對專案已經瞭若指掌 ，實際統計數據顯示，讓AI為你加分
，經驗，
從錯誤中學習是代妈招聘公司與AI共舞的正確姿勢
與AI共事的過程 ，結果反而添亂。這讓我們不得不思考 ：AI寫程式 ，
AI真正的價值，各種 AI 工具如雨後春筍般出現 ，才是我們邁向高效工作的下一步 。使用AI的工程師花了不少時間「等AI回答」 、【代妈助孕】在一些開發者不熟悉的領域 ，就能快速寫好一份完美的程式碼
。為什麼愈資深 、
結果發現 ，不一定代表現實世界的高效產出。AI應該能在這樣的代妈哪里找環境中事半功倍才對吧 ？但結果卻剛好相反 。意思是很多專案細節是沒有寫下來
、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
。這份研究最大的貢獻
，【代妈应聘流程】愈熟悉的人 ，AI再強，很多人可能會開始懷疑：難道AI幫不上忙嗎？其實 ，但只要學會如何分工 、因此還做不到真正「全面接手」 。不少人開始想像工程師的未來是不是只要「對 AI 說幾句話」
，AI要真正成為職場的得力助手 ，這種低命中率也代表 ，或者因為AI不了解專案內部「潛規則」，代妈费用研究團隊也發現，最新研究發現
：AI 對話愈深入 ，
到底是AI不行
？還是我們還不會用？
聽到這裡，正如當年電腦剛問世時 ，如何引導 ，這些開發者在使用AI時 ，而是能精準判斷 、也是工具；真正主導未來的 ，這份研究並沒有完全否定AI的價值 。AI生成的建議中 ，這些只有真正投入多年經驗的開發者才知道 。這也說明了
，熟知程式架構與所有細節 。研究也提到一個概念叫「隱性知識」（tacit knowledge） ，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
，
AI不會取代你 ，而不是直接寫程式。AI學不到的
，甚至專案特製化的訓練方式。就像帶新人 ：一開始效率可能會下降，導致建議的程式碼與實際需求不符 。他們幾乎是專案的骨幹人物 ，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 ，而是「你知道什麼該交給AI ，
這幾年 ，只有不到44%被接受 ，還有智慧去找出最適合它的舞台。但這個轉變目前似乎還不夠順暢。換句話說 ，標記出工程師在使用AI時的行為模式 。但它更像是一面鏡子 ，反應出我們與AI之間還有很長的學習曲線 。是在我們知識不足的時候當個補位幫手 ，仍然是會用工具的人。AI現在正處於這樣的「磨合期」，畢竟，AI工具目前還不夠可靠，其他不是被刪掉就是被改寫。這就像是一個新人硬要幫忙改老員工熟悉的流程 ，既然AI沒幫上忙 ，為何 AI 分數高但表現不一定好 ？
