IG行销软件,Instagram行销软件,TG脚本软件,Telegram筛号软件,下载请访问www.vst.twAI 工具让资深开发者效率降低了19%，而不是提升。刚刚，METR发布了一份关于AI 编程的研究报告，像一记重拳打在了整个AI编程工具行业的脸上。这不是什么小打小闹的实验室测试，而是16位资深开源开发者在他们自己维护的项目上进行的246个真实任务测试。这些项目平均拥有22,000+星标和超过100万行代码。开发者们在测试前预期AI能让他们快24%，测试后仍然觉得自己快了20%。上图完美展示了「期望」与「现实」的残酷对比。左边是各方的预测：经济学专家认为AI能提速40%，机器学习专家猜35%，开发者自己估计25-30%。右边那个刺眼的红点，是实测结果：慢了约20%。METR的实验设计可算是十分严谨。他们找来的不是新手，而是在各自项目上平均贡献了5年时间和1500次提交的核心维护者。每个开发者提供他们日常工作中的真实任务：bug修复、新功能开发、代码重构。这些任务被随机分配到「允许使用AI」或「禁止使用AI」两组。允许使用AI时，开发者主要选择Cursor Pro配合Claude 3.5/3.7 Sonnet（当时的前沿模型）。平均每个任务耗时2小时，开发者需要录屏并报告完成时间。为了确保参与积极性，每小时报酬高达150美元。研究团队深入分析了开发者的工作模式，发现了一个有趣的现象：使用AI时，开发者编码和搜索信息的时间确实减少了。但这些节省的时间都去哪了？研究显示：编写提示词：反复调整prompt，试图让AI理解需求审查AI输出：仔细检查生成的代码空闲时间：可能是在思考如何更好地使用AI更要命的是，只有44%的AI生成代码被保留，其余的要么被完全丢弃，要么需要大幅重写。
