AI 已然佔領了整個技術圈！剛剛，Google 發佈的年度「DevOps Research and Assessment（DORA）」報告顯示：在接受調查的近 5000 名技術專業人士中，90% 的人正在工作中使用 AI，比去年增長了 14%。更重要的是，開發者們現在每天要花約 2 小時積極使用 AI 工具。這數字的背後，是整個行業的工作方式正在進行著的徹底改變。信任危機、速度誘惑雖然使用率飆升，但開發者們對 AI 生成程式碼的信任度卻相當謹慎。46% 的人表示「有點信任」，23% 只是「信任一點點」，僅有 20% 表示「非常信任」。這種謹慎態度反映在實際工作中則是，開發者們會頻繁對 AI 建議進行小修小補。關於 AI 對程式碼質量的影響，看法也很分化：31% 的人認為「略有改善」，30% 覺得「沒什麼影響」。這說明，速度提升可能比質量改進更明顯。AI 擅長處理樣板程式碼和腳手架，讓開發者更快找到解決方案，但對於深層次的質量提升，效果還不明顯。而有意思的是，摩擦和職業倦怠這兩個頑固問題幾乎沒有改善。因為這些問題的根源在於流程和文化，而不是鍵盤上的工作。七種團隊，七種命運報告識別出了 7 種不同類型的團隊，每種都有自己的優勢和劣勢。最慘的是「基礎挑戰型」團隊，約佔調查團隊的 10%。這些團隊幾乎所有指標都很低：產出、產品交付、效率。倦怠和摩擦卻非常高。他們困在生存模式裡。採用時間線受訪者平均有約 16 個月的 AI 使用經驗。大多數人並沒有在 2022 年 ChatGPT 剛發佈時就開始使用，真正的爆發期是 2023 年底到 2024 年中。中位數起始日期是 2024 年 4 月，這標誌著 AI 使用真正進入主流。每天都在用 AI關於最近工作日使用 AI 的時間分佈，資料顯示開發者們已經把 AI 深度融入日常工作。對 AI 的依賴程度也在穩步增長。誰在用？怎麼用？各種任務執行者使用 AI 的比例都很高，這不再是少數人的工具。人們與 AI 互動的場景也很多樣化，從編碼到文件，從測試到設計。生產力提升了嗎？關於個人生產力的影響，大部分人感受到了積極變化。但對程式碼質量的感知影響則更為複雜，改善並不如生產力提升那麼明顯。信任度的分佈，也證實了開發者們的謹慎態度。AI 採用的實際效果AI 採用分數對關鍵成果的估計效果顯示，影響是多維度的，不是簡單的好或壞。平台能力評估受訪者對平台執行特定功能的評分，比如「平台幫助我建構和運行安全的應用和服務」。誰在使用 AI？年齡分佈年齡分佈顯示，AI 使用者遍佈各個年齡段。性別分佈性別分佈資料顯示，碼農果然還是男的多。角色分佈角色分佈顯示，各種職位都在使用 AI，其中全端顯著變多了。都用AI 了，還能好意思說自己不全端？角色經驗角色經驗分佈，中位數是6 年。辦公時間分佈辦公時間分佈則反映了混合辦公的現狀。程式語言偏好使用 AI 輔助的程式語言分佈，主流語言都榜上有名，Python 和JavaScript 排名居首，用SQL 的資料工程師也緊隨其後。核心技術限制報告指出，核心技術限制在於上下文理解和可靠性。AI 缺乏完整的系統理解，可能忽略副作用，需要測試、類型介面、靜態檢查和持續整合來降低風險。就業市場的殘酷現實對新畢業生來說，情況相當嚴峻。軟體職位列表從 2022 年 2 月到 2025 年 8 月下降了 71%。求職者報告說，要投遞 150 份申請才能找到工作。社交動力推動採用AI 工具的採用也依賴社交動力。團隊經常因為同事在嘗試而開始使用，然後在延遲減少、文件尋找和樣板程式碼處理等明顯收益的地方保留使用。 (AGI HUNT)