Tokenmaxxing反而降低了开发者的生产力
TechCrunch AI··作者 Tim Fernholz
关键信息
Waydev的数据表明，虽然AI生成的代码初始接受率高达80%-90%，但经过修订后只有10%-30%真正留在生产环境中。Faros AI报告称，在高AI采用情况下，代码返工量增加了861%，说明当前工作流存在严重低效。
资讯摘要
文章指出，将AI token消耗量作为开发者生产力的指标是误导且适得其反的。开发者越来越倾向于优化token使用而非有意义的结果，导致写出更多代码但真正能保留下来的却很少。Waydev、GitClear和Faros AI等公司提供的证据显示，AI辅助编码显著增加了代码返工率——有时甚至超过生产力提升幅度。这种趋势削弱了真正的效率，因为工程师花时间修改AI生成的代码而不是开发新功能。
AI编码代理的兴起要求采用更注重质量和稳定性的指标，而非单纯的代码量。像Atlassian这样的行业巨头已经意识到这一变化，收购了工程智能公司DX。最终目标应该是可持续的高质量产出，而非膨胀的token计数。
资讯正文
有一种管理上的老话：你衡量什么，什么就重要。通常情况下，你会得到更多你所衡量的东西。
软件工程师们几十年来一直在争论生产力指标，最早从代码行数开始。但随着新一代AI编程助手比以往任何时候都生成了更多的代码，管理者真正应该衡量什么却变得不那么明确了。
巨大的token预算——本质上是开发者被授权消耗的AI计算能力——已成为硅谷开发者之间的一种荣誉象征，但这是一种非常奇怪的生产力思维。当你更关心产出时，衡量过程中的输入几乎没有意义。如果你的目标是鼓励更多使用AI（或销售token），这或许说得通；但如果你想提高效率，就不合理了。
看看一批新兴公司提供的“开发者生产力洞察”服务的数据。这些公司发现，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前多了很多。但他们也发现，工程师不得不回头修改这些代码的频率远高于以往，从而削弱了所谓生产力提升的说法。
Waydev的创始人兼CEO亚历克斯·西尔塞伊正在构建一个智能层来追踪这种动态；他的公司与50家客户合作，这些客户雇佣了超过1万名软件工程师。（西尔塞伊曾为TechCrunch撰稿，但本文记者此前从未见过他。）
他说，工程经理们看到的代码接受率在80%到90%之间——也就是说，开发者批准并保留下来的AI生成代码比例——但他们忽略了后续几周工程师必须返工修改这些代码的情况，这使得真实世界的接受率下降到了生成代码的10%到30%之间。
AI编程工具的兴起促使成立于2017年的Waydev彻底重构其平台，在过去六个月里专门应对快速编码工具的普及。现在，该公司正在发布新的工具，用于追踪AI代理生成的元数据，提供关于代码质量和成本的分析，帮助工程经理更深入地了解AI的采用情况和实际效果。
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尽管分析公司有动机突出他们发现的问题，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。大公司已经注意到了这一点——Atlassian去年以10亿美元收购了另一家工程智能初创公司DX，以帮助客户理解编程代理的投资回报率。
整个行业的数据显示出一致的故事：写的代码更多了，但其中不成比例的一部分并没有真正落地留存。
GitClear是一家同领域公司，其在一月份发布的报告发现，AI工具确实提升了生产力，但数据也显示，“常规AI用户”的代码变更量比非AI用户高出9.4倍——这一数字超过了工具带来的生产力提升幅度的两倍。
Faros AI是一家工程分析平台，其2026年3月的报告基于两年的客户数据得出结论：在高AI采用率下，代码变更量（被删除的代码行数与新增代码行数之比）增长了861%。
Jellyfish自称是面向AI集成工程的智能平台，它在2026年第一季度收集了7548名工程师的数据。该公司发现，拥有最大token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，但生产力提升并未随之成比例增长：他们以十倍于普通开发者的token成本，仅实现了两倍的吞吐量。换句话说，这些工具只是增加了产出数量，而非实际价值。
当与开发者交流时，这些统计数据显得真实可信，因为许多开发者表示，尽管享受新工具带来的自由，但代码审查和技术债却日益堆积。一个普遍发现是资深工程师与初级工程师之间的差异：后者更倾向于接受AI生成的代码，结果不得不进行更多重写工作。
即便如此，即使开发者正在努力弄清楚他们的代理到底在做什么，他们也不打算很快回头。
Circei告诉TechCrunch：“这是软件开发的新纪元，你必须适应，公司也必须被迫适应。这不是一个会过去的小周期。”
来源与参考
收录于 2026-04-18