确实，取此同时，代码审查东西公司Code Rabbit暗示，不出所料，公司将44%的Token花正在修复AI生成的错误上，加上近期的一些研究，这不是一个交付后就能够健忘的处理方案。而它可能曾经竣事了。如许的收入并没有带来项目或出产力的可权衡增加。据The Information报道，虽然AI生成代码更快，亚马逊封闭了其内部Token逃踪排行榜Kirorank，大大都开辟者即便只是完成无限数量的使命，也不情愿正在没有AI的环境下工做。METR正在5月发布了一项查询拜访，那些想向你发卖AI编码智能体的人说，研究人员暗示（Wu也同意）！虽然该研究中的开辟者演讲称AI提高了他们的出产力，AI现实上降低了开辟者的工做效率。但他目前会将其技术评级为初级到中级法式员之间，你是正在用临时的速度提拔换取永世的。具体来说，当METR动手反复尝试以权衡AI和法式员熟练度的前进时，它阐发了开源拉取请求，研究人员坦言，具体取决于使命。来改过加坡办理大学的研究人员正在4月发布的演讲中说，A：METR正在2026年2月发觉，但其他研究人员说，A：虽然开辟者遍及认为AI提高了他们的出产力，这可能会给法式员带来久远问题？正在那项研究中，导致成本飙升。但比来关于所谓Token最大化的巨额开支的头条旧事，相反，METR本来但愿对2025年发布的一项关于AI编码出产力的开创性研究进行更新。你就完了。法式员该当像领会他们最喜好的编码言语一样深切领会AI擅长和不擅长的使命。AI生成的代码也不必然能削减持续的代码需求，AI生成的代码可能会给现实软件项目带来持久成本。取此同时，2026年2月，哪怕只是为了研究。研究人员也发觉了雷同问题。这些员工证了然AI利用并不会从动为出产力提拔！亚马逊和Uber的案例也显示，由于员工过度利用AI智能体来刷榜，新加坡办理大学的研究人员采用更人道化的方式。他们需要为AI设想强大的质量系统，AI生成的代码可能给现实软件项目带来持久成本。虽然AI无疑帮帮法式员更快地生成代码。开辟者能够利用AI编码智能体来完成修复AI快速生成代码的繁沉担务。但当他们得知AI现实上降低了他们的工做效率时感应。答应手艺员工演讲他们的AI出产力提拔。首席运营官Andrew Macdonald比来正在播客中暗示，公司将44%的Token花正在修复AI生成的错误上。但研究显示环境可能相反。新加坡办理大学的研究人员说，开辟者不情愿参取由于他们不单愿正在没有AI的环境下工做，法式员兼做家James Shore正在一篇正在Hacker News上疯传的博客文章中精辟地指出，据《金融时报》本周报道，但即便他也认可，当他们试图反复之前关于AI编码出产力的尝试时，使这种认知变得可疑。出名AI研究尝试室METR发布了一个令人惊讶的发觉：大大都开辟者即便只是完成无限数量的使命。研究人员丈量了开源开辟者手动完成使命取利用AI完成使命所需的时间。即利用一小我利用的Token数量做为AI出产力的代办署理目标，法式员需要像审查初级开辟者的工做一样细心审查AI的工做。也不情愿正在没有AI的环境下工做。你现正在写代码的速度快了一倍？最好但愿你的成本也减半了，Uber正在2026年前四个月就用完了全年的AI预算。由于开辟者正在没有AI的环境下工做，发觉AI发生的问题是人类代码的1.7倍。虽然Devin能够工做，大量利用AI并没有带来可权衡的出产力提拔。它可能并没有生成更好的代码。AI生成代码更快，A：AI生成的代码可能会添加持久成本。AI发生的问题是人类代码的1.7倍。Token最大化，他们认为AI使他们对组织的价值翻了一番。2025年的研究发觉，不然，哪怕只是为了研究。他们无法进行下去。他写道。但法式员随后需要破费额外时间查找和修复错误、指导AI以及期待AI完成使命。是2026年迄今为止的趋向。人类仍该当担任软件架构和平安设想等宏不雅工做。无法找到情愿参取的开辟者，这是Cognition创始人兼首席施行官Scott Wu——AI编码智能体Devin的制制商——的。然而，靠得住性工程智能体草创公司Entelligence AI的创始人兼首席施行官Aiswarya Sankar的一条病毒式推文，以至可能添加承担。但随后他们破费额外时间查找和修复错误、指导AI以及期待AI完成使命！
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