首页研究发现，“代币化”会阻碍开发者的工作效率
有一句经典的管理格言：凡是能衡量的，就能管理。而且通常情况下，你追踪什么，就会得到更多什么。
几十年来，软件工程师们一直在探讨生产力指标，最初是从代码行数开始的。但随着新一代AI编程助手产出的代码量达到前所未有的水平，管理者究竟该衡量什么，却变得越来越不明确。
巨额代币预算——本质上即开发者被允许使用的AI算力额度——已成为硅谷开发者间的身份象征。然而，这种衡量生产力的思路颇为奇怪。当你更关注产出时，去衡量流程的投入显然毫无意义。若你的目的是鼓励更多AI应用（或销售代币），这种做法或许合乎逻辑；但若目标是提升效率，则不然。
不妨看看“开发者生产力洞察”领域新涌现的一类公司提供的证据。它们发现，使用Claude Code、Cursor和Codex等工具的开发者生成的被接受代码量比以往显著增加。但它们同时也发现，工程师不得不更频繁地返回修改这些已被接受的代码，这削弱了生产力提升的说法。
Waydev的首席执行官兼创始人Alex Circei正在构建一个智能层来追踪这些动态。他的公司与50家不同客户合作，这些客户共雇佣了超过10,000名软件工程师。（Circei过去曾为TechCrunch撰稿，但本报记者此前从未见过他。）
他表示，工程经理们看到的代码通过率在80%到90%之间——这意味着开发人员批准并保留的人工智能生成的代码所占的比例。然而，他们忽略了随后几周工程师不得不修改这些代码时产生的后续变动，这使得实际的、持久的通过率降至10%到30%之间。
AI编码工具的兴起促使成立于2017年的开发者分析公司Waydev在过去六个月内彻底改造了其平台，以应对快速编码工具的激增。如今，该公司正推出新工具来追踪AI代理生成的元数据，针对代码质量和成本提供分析，从而为工程经理提供关于AI采用及其有效性的更深入洞察。
尽管分析公司有动力突出其发现的问题，但越来越多的证据表明，大型组织仍在摸索如何高效使用AI工具。各大公司已开始关注这一趋势——Atlassian去年以10亿美元收购了另一家工程智能初创公司DX，旨在帮助客户了解编码代理的投资回报率。
整个行业的数据都印证了这一现象：代码编写量在增加，但其中有相当大一部分未能被保留下来。
同领域的另一家公司GitClear于今年1月发布报告称，AI工具确实提升了生产力。然而，其数据同时也显示，“常规AI用户的代码流失率平均比非AI用户高出9.4倍”——这一数字超过了AI工具所带来生产力提升的两倍。
工程分析平台Faros AI在其2026年3月的报告中，综合分析了两年来的客户数据。研究发现：在AI高采用率的情况下，代码周转率（即删除的代码行数与新增代码行数的比值）增加了861%。
自称是面向AI集成工程的智能平台Jellyfish，在2026年第一季度收集了7,548名工程师的数据。该公司发现，拥有最大代币预算的工程师提交的拉取请求（对共享代码库提出的修改建议）最多，但生产力提升并未实现规模化。他们以十倍的代币成本换来了两倍的吞吐量。 换言之，这些工具只是增加了工作量，而非创造价值。
与开发者交谈时，这类统计数据显得尤为真实。尽管开发者享受着这些工具带来的新功能，但他们发现代码审查负担和技术债务正在不断累积。一个普遍的发现是资深工程师与初级工程师之间的差异：后者接受了更多由AI生成的代码，因此不得不处理更多的重写工作。
尽管如此，即便开发者在努力弄清AI助手究竟在做什么，他们也不打算在短期内放弃这些工具。
“这是软件开发的新时代，你必须适应。企业也被迫适应，”Circei 告诉 TechCrunch。“这绝非昙花一现的潮流。”
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评论 (1)
0/500
![BenHernández]()
「Tokenmaxxing」って言葉、面白いですね。開発者の生産性をトークン数で測るなんて、AI時代ならではの皮肉です。昔はコード行数で評価されてたのに、今はプロンプトの長さ？これ、結局は管理側の都合で指標が変わってるだけじゃないかと思ってしまいます。エンジニアの創造性を数値で縛ることに限界がある気がします。
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