研究发现：AI 生成代码因下游瓶颈未能提升生产力

哈佛大学最近调查了 718 家公司，借助 Jellyfish 分析平台的数据，想看 AI 编程助手和智能体到底能不能帮上忙。结果发现，这些工具确实让写出的代码变多了，但真正完成的工作量并没有跟着涨。原因之一是 AI 生成的代码给开发后段添了麻烦，尤其是代码审查环节负担加重——写得多不等于交付得多，前面的速度被后面的检查卡住了。对普通开发团队来说，这说明光靠 AI 多写代码不够，还得关注审查和后续环节能不能跟上。