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生产力研究

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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。

文中可用工具

  • Jellyfish用于分析公司研发数据的平台,本研究用它统计代码量与完成工作量
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