每在AI编码工具上花费1美元，只有0.18美元能进入生产环境。我们分析了超过100万个PR，以找出其余资金的去向。

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摘要

根据对超过100万个拉取请求的研究发现，每在AI编码工具上花费1美元，只有0.18美元能进入生产环境，其余资金用于修复错误、返工和代码审查。分析显示，虽然PR数量增长了2.6倍，但被撤回的PR增长了3.7倍，表明失败比产出增长得更快。

[tokenmaxxing 是新的 AI 垃圾内容](https://preview.redd.it/sxj0cdhfu45h1.png?width=2364&format=png&auto=webp&s=202fae8e87fea4ac8dd5a2900f1114d64d5055d3) 从我们公司账户发布，所以惯例声明：我们构建代码审查和可靠性工具，正是通过这种访问权限获得了这些数据。我们提取了2,444个工程组织的超过100万个拉取请求，以回答一个几乎没人衡量的问：当一个团队在AI编码工具上投入资金时，其中有多少真正转化为交付的产品？简要版本： * 每1美元中只有0.18美元到达用户手中。另外0.82美元用于修复错误、返工和毫无作用的审查。 * 在中位数组织中，44%的PR是响应性工作，而非新功能。 * 每周编写的代码中有四分之一在本周结束前被删除。 * 在12周内，PR数量增长了2.6倍，而被撤回的PR增长了3.7倍。失败的增长速度超过产出。 * 大约一半的PR在一小时内获得批准。 我们的看法：AI让生成代码变得便宜，但对合并后的循环没有任何作用，因此维护成本持续累积。我很好奇这是否与大家在自己的团队中看到的情况一致，还是我们的样本存在偏差。包含图表、百分位数细分和方法的完整报告：[https://research.entelligence.ai/](https://research.entelligence.ai/)
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