IT之家 4 月 19 日消息，幾十年來，軟件工程師們一直在爭論生產(chǎn)力衡量指標，最早就是從代碼行數(shù)開始的。但隨著新一代 AI 編程助手生成的代碼量遠超以往，管理者究竟應(yīng)該衡量什么，反而變得不那么清晰了。

IT之家注意到，龐大的詞元（Token）額度 —— 本質(zhì)上就是開發(fā)者被授權(quán)使用的 AI 算力總量，已經(jīng)成了硅谷開發(fā)者之間的榮譽勛章。但 Techcrunch 稱，用這種方式衡量生產(chǎn)力實在很奇怪。如果你更關(guān)心產(chǎn)出，卻去衡量流程中的投入，這基本沒什么意義。除非你是想鼓勵更多人使用 AI（或是銷售 Token），否則對提升效率毫無幫助。

我們可以看看一批新興的「開發(fā)者生產(chǎn)力分析」公司給出的證據(jù)。他們發(fā)現(xiàn)，使用 Claude Code、Cursor、Codex 這類工具的開發(fā)者，被采納的代碼量比過去多得多。但同時，工程師后續(xù)需要返工修改這些已采納代碼的頻率也大幅上升，這直接削弱了所謂「生產(chǎn)力提升」的說法。

Waydev 首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人亞歷克斯?西爾切伊正在搭建一套智能分析層，用來追蹤這些變化；他的公司服務(wù)著 50 家客戶，旗下軟件工程師總數(shù)超過 1 萬人。

他表示，工程管理者看到的代碼采納率通常在 80% 到 90% 之間 —— 也就是開發(fā)者認可并保留的 AI 生成代碼比例。但他們忽略了后續(xù)幾周內(nèi)工程師不得不反復(fù)修改代碼帶來的代碼流失，這會讓 AI 代碼的實際有效采納率降至 10% 到 30%。

AI 編程工具的興起，讓成立于 2017 年、專注于開發(fā)者數(shù)據(jù)分析的 Waydev 在過去半年徹底重構(gòu)了平臺，以應(yīng)對快速編碼工具的普及。如今，該公司推出了新工具，能夠追蹤 AI 助手生成的元數(shù)據(jù)，對代碼質(zhì)量與成本進行分析，幫助工程管理者更清晰地了解 AI 的應(yīng)用情況與實際效果。

盡管數(shù)據(jù)分析公司天然有動力強調(diào)自己發(fā)現(xiàn)的問題，但越來越多的證據(jù)表明，大型企業(yè)仍在摸索如何高效使用 AI 工具。不少巨頭已經(jīng)注意到這一點，Atlassian 去年以 10 億美元收購了另一家工程智能初創(chuàng)公司 DX，幫助其客戶評估編程助手的投資回報率。

整個行業(yè)的數(shù)據(jù)都指向同一個結(jié)論：寫出來的代碼變多了，但真正能留存下來的比例卻低得不成比例。

同領(lǐng)域的另一家公司 GitClear 在 1 月發(fā)布報告稱，AI 工具確實提升了生產(chǎn)力，但其數(shù)據(jù)同時顯示：經(jīng)常使用 AI 的開發(fā)者，代碼修改率是非 AI 用戶的 9.4 倍，這一數(shù)字遠超工具帶來的兩倍生產(chǎn)力提升。

工程分析平臺 Faros AI 基于兩年客戶數(shù)據(jù)，發(fā)布了 2026 年 3 月的報告。結(jié)論是：在 AI 高使用率場景下，代碼變更率（即刪除代碼行數(shù)與新增代碼行數(shù)之比）上升了 861%。

自稱 AI 集成工程智能平臺的 Jellyfish，在 2026 年第一季度收集了 7548 名工程師的數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)，Token 額度最高的工程師提交的合并請求（對共享代碼庫的修改提議）最多，但生產(chǎn)力提升并未與成本成正比：吞吐量提升了 2 倍，Token 成本卻增加了 10 倍。換句話說，這些工具帶來的只是數(shù)量，而非價值。

這類數(shù)據(jù)和開發(fā)者的實際感受完全吻合。盡管他們享受著新工具帶來的便捷，但代碼審查與技術(shù)債務(wù)也在不斷堆積。一個普遍現(xiàn)象是資深工程師與初級工程師的差異：后者采納的 AI 生成代碼多得多，隨之而來的是需要重寫的代碼量也更大。

即便如此，開發(fā)者們一邊努力搞清楚 AI 助手到底在做什么，一邊也并不打算很快放棄這些工具。

“這是軟件開發(fā)的新時代，你必須適應(yīng)，企業(yè)也被迫去適應(yīng)。”西爾切伊表示，“這不會是一陣風(fēng)潮，很快就過去。”