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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2025-07-17 18:03:10
看板 Soft_Job
作者 xephon (Usagi)
標題 [新聞] 資深軟體工程師用Cursor工作效率降19%
時間 Wed Jul 16 09:11:00 2025

https://www.bnext.com.tw/article/83885/ai-productivity-drop

AI變豬隊友？資深軟體工程師用Cursor「工作效率降19%」：背後原因是？導入AI錯了嗎？

2025.07.15

資料來源：METR、路透社
責任編輯：李先泰

內文：

重點一：2025年初AI工具讓資深開源開發者生產力下降19%，顛覆普遍預期。

重點二：研究採用嚴謹隨機對照試驗（RCT），直接測量AI在真實軟體開發情境的影響。

重點三：研究結果與AI基準測試及開發者主觀經驗存在顯著差異，凸顯評估AI效益需多元視
角。

生成式AI近年有越來越「聰明」的趨勢，不少企業甚至因為導入AI而縮減組織人員規模。但
對於公司行號來說，真的只要「無腦導入AI」，就可以讓生產力大躍升嗎？答案可能沒這麼
簡單。


7月10日，一項由非營利研究機構METR（Model Evaluation & Threat Research）主導的研
究顯示，2025年初問世的AI工具，包括Cursor Pro與Claude 3.5／3.7 Sonnet等前沿模型，
實際應用於資深開源開發者日常開發工作時，非但未能提升生產力，反而導致效率平均下降
19%。


這份研究的隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial, RCT）結果，狠狠打臉產業普遍
認為「AI將大幅加速軟體開發」的主流觀點。白話來說，就是強制相對資深的老手工程師使
用AI，反而可能拖累他們的工作速度。


https://i.meee.com.tw/f063wYI.jpg
[圖]
Y軸代表「使用 AI 後的時間變化」。可以發現，當開發者實際使用 AI 工具（來完成任務
時，所需時間反而增加了 19%。

問題是，為什麼有如此反直覺的結果？是在使用AI的過程中，出了什麼差錯嗎？

拖累老手工程師的5大潛在原因

為深入分析AI工具對軟體開發生產力的實際影響，研究團隊招募了16位長期參與大型開源專
案（平均22,000顆GitHub星、百萬行程式碼）的資深開發者，針對246個專案真實議題（如
錯誤修復、功能開發、程式碼重構），隨機分配為「允許使用AI」與「禁止使用AI」兩組。

開發者可自由選擇AI工具（主要為Cursor Pro搭配Claude 3.5/3.7 Sonnet）。同時，開發
者在執行任務時全程錄影，並自行回報所需的總實作時間，並比較同一批開發者在「無AI輔
助」下完成任務的時間差異，並排除潛在實驗偏誤。


受試者在實驗前普遍認為，AI能讓他們加快24%進度，即使在實驗過後，仍普遍認為允許使
用AI可讓實作時間縮短20%。但研究數據卻顯示，實際上允許使用AI反而讓完成時間增加了1
9%。 也就是說，這些軟體工程老手在使用AI工具時，反而變慢了。


根據研究結果，這些老手「被AI拖累」的原因有以下五點：

1. AI工具使用流程增加額外步驟 ：開發者在與AI互動、理解AI回應、驗證建議內容時，會
花費額外時間。

2. AI建議需反覆修正 ：AI產生的程式碼或建議往往不完全符合專案需求，開發者需多次修
改、整合或重寫。

3. 高品質標準下AI表現有限 ：在大型、成熟的開源專案中，對程式碼品質、測試、文件等
要求高，AI生成內容較難一次達標，需人工補足。

4. 隱含需求難以明確傳達給AI ：專案中有許多隱性規範或背景知識，AI難以完全掌握，導
致開發者需花時間解釋或修正。

5. 學習與適應成本 ：即使開發者已有AI工具經驗，仍需適應新工具或新工作流程，短期內
可能降低效率。

要說明的是，參與者雖有AI經驗，但其實多數僅使用Cursor數十小時經驗而已。 因此可以
說，有經驗老手若還不太熟悉使用AI編程工具如Cursor，在他們熟悉的領域內，其實不用AI
的效率反而更好。


因此可以說，現在企業普遍認為「導入AI必能提升生產力」的假設，其實有待商榷。

https://i.meee.com.tw/xX1Hjvg.jpg
[圖]
研究顯示，對於自己越熟悉的問題，資深開發者的速度反而被 AI 拖得越慢。他們也回報說
，正是因為自己太有經驗，導致 AI 很難真正幫上忙。

結論：無腦導入AI可能弊大於利

總結來說，這項研究的最大發現是，即使已經是程式開發老手，光是嘗試使用所謂Vibe Cod
ing工具本身就一種全新的技能，這種與AI協作進行軟體開發的實作，相較以往是具顛覆性
的，企業主在導入相關AI工具時仍需考量團隊及專案得適切性，否則很可能只是搞的團隊人
仰馬翻，甚至錯估導入AI的成效，最可怕的是誤殺忠良，讓有能力的工程師被誤會「不懂AI
」。


但不要誤會了。這份研究是針對「老手工程師」對於「使用AI工具」的評估，因此無法代表
所有開發者或不同類型專案。同時，研究僅針對開發者在自己熟悉的專案中處理真實議題，
故結果也不適用於新手、跨領域協作或陌生專案等情境。


另外值得注意的是，部分開發者獲知實驗結果後反映，使用AI工具讓開發過程更有趣或更具
互動性，即使未提升效率，仍願意持續嘗試，為未來更強大的AI系統做準備。

看到這邊，還認為AI是效率萬靈藥嗎？如果是，你可能需要好好想想。


心得：

這篇研究蠻有趣的，不知道跟大家體感差多少
我朋友的公司是強力導入AI開發後
宣稱已達到工程師效率提升30%

但他們沒有把產品上市時間縮短30%
是用減少10%工程師跟多做20%事情來達成
具體怎麼算的可能只有高管知道了

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.216.162.50 (臺灣)
※ 作者: xephon 2025-07-16 09:11:00
※ 文章代碼(AID): #1eTlmd1j (Soft_Job)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1752628263.A.06D.html
推 chyl13579: 或許對於資深工程師來說，寫code比寫prompt 更快吧，1F 07/16 09:15
→ chyl13579: 尤其這次實驗的是他們熟悉的專案
推 chita0258: 多的20%時間差不多就是學習的成本吧3F 07/16 09:29
推 s8911090: METR從名字看就不像會客觀研究的4F 07/16 09:45
推 fake01: 有感，工程師會使用AI來進行function的重構，會讓code變得5F 07/16 09:49
→ fake01: 較難閱讀，當在審視PR的時候，需要較多的時間來理解重構
→ fake01: 後的內容是否有達成需求以及範蓋邊界條件
推 ILoveAMD: AI常常想太多 容易出現無效的程式碼8F 07/16 10:20
推 stepnight: 以前資深RD只需要講個幾句沒重點的9F 07/16 10:31
→ stepnight: 就有初階RD幫你通靈完成需求
→ stepnight: 現在你需要鉅細靡遺的對著AI講出需求
→ stepnight: 哪個比較快不用比吧？
推 shadow0326: 資深工程師開課介紹各種AI用法的收入應該可以提升30%13F 07/16 11:16
推 abc0922001: AI就是實習助理工程師，輔助用的而已14F 07/16 11:45
推 hobnob: 笑死，s說的通靈真的有感15F 07/16 12:06
→ ma721: 用幾十小時也叫老手16F 07/16 13:07
→ airtsubasa: 我都拿來寫自己也看不懂的註解 讓人以為我棒棒負責17F 07/16 14:43
推 viper9709: 簡單講就AI不會通靈XD18F 07/16 16:23
推 devilkool: 現在已經一堆資深的開課教AI賺FOMO仔的錢啦19F 07/16 16:24
→ Ekmund: 不就前幾天oopFoo貼的？20F 07/16 17:09
推 neo5277: 這些都是溝通問題啊.....21F 07/16 17:37
推 oopFoo: 原因，理由都是推測。這個實驗重點是，每個參與人員，做完22F 07/16 17:50
→ oopFoo: 後，自我評估工作效率是+20%+，但實際是-19%。
推 oopFoo: 我不會說ai泡沫要破滅，但確實最近有點消風。
推 gn00273680: 開課噱海囉 但免費資源很多啦 而且一直變變變 沒必要25F 07/16 20:20
→ gn00273680: FOMO
推 gino0717: 覺得AI能做就跑去摸魚了 實際效率下降十九趴27F 07/16 20:22
推 NDark: 我覺得蠻多持平之聲都很中肯28F 07/16 20:46
→ NDark: 對於自己比較不擅長的領域AI會幫忙很大
→ NDark: 譬如說我不會寫宣傳文 AI可以幫我寫出情緒價值滿滿的文章
→ NDark: 對於我不熟的資訊類其他工作也表現得不錯
→ NDark: 因為我有基礎的知識知道該怎麼跟AI互動會得到最好結果
→ NDark: 但是對於我已經做了十年的工作 短時間很難直接套用AI
→ NDark: 就算改變工作方式套了AI產量變10倍
→ NDark: 這時候碰到非生產的其他瓶頸幾乎是100%
→ NDark: 如果不妥協硬推下去那一定是偷懶或是接案或是離職創業之路
→ bitcch: http://i.imgur.com/ZB1tQ1L.jpg37F 07/16 22:09
[圖]
推 sunsamy: AI在"抽象"方面表現不錯，像藝術跟唬爛表現不錯38F 07/17 00:37
→ sunsamy: 但是要求"精確"的事，如寫程式卻是"抽象"化了
推 sunsamy: 所以像code review沒意外的話也會蠻唬爛的
→ sunsamy: 除非本身就用Lint tool輸出的結果然後用LLM講述給你聽
→ sunsamy: 但那本身就是Lint tool的功勞, 不是AI的功勞
推 lin80673: 有時候多問幾次LLM就開始產生幻覺，一直給我無效的Code43F 07/17 00:54
推 yueayase: 這樣老闆應該會火掉這些用AI效率變差的工程師吧?44F 07/17 02:00
推 Murasaki0110: 大project需求要講精確太難了45F 07/17 07:32
→ Murasaki0110: 最好用就是臨時要寫個script或tool
推 rereterry: 幫忙直接撰寫驗證部分其實滿有幫助的，瞬間幫你配置好47F 07/17 10:54
→ rereterry: 好，直接複製貼上就行了，其他的，只能說還是容易唬爛
→ rereterry: ，需要重複檢查
推 viper9709: 大project需求要講精確太難了+150F 07/17 15:41

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