作者：TitApeX BoHan /2026 年 10 月 20 日

AI 讓程式多寫 30%，交付卻沒變快：委託客製化開發前，先問清楚「程式碼審查」

AI 寫程式的速度愈來愈快，很多企業主自然會想：既然工程師有 AI 幫忙，客製化開發是不是應該更便宜、更快交件？哈佛大學研究者在 2026 年發表的工作論文給了一個冷靜的答案：導入 AI 程式代理之後，程式碼多寫了約 30%，但真正完成、上線的工作量並沒有明顯增加。卡住的地方，是程式碼審查。這篇文章整理研究重點，以及你在委託客製化開發時，該怎麼把這件事問清楚。

程式碼多了 30%，完成的工作卻沒變多

開放式辦公室裡，多位工程師在筆電上快速撰寫程式

這份論文由哈佛博士候選人 Fiona Chen 與 James Stratton 撰寫，使用工程管理平台 Jellyfish 的資料，追蹤 718 家公司、約 72 萬名員工從 2021 年到 2026 年 3 月的開發紀錄。結果很清楚：

產出變多：每位工程師每月新增的程式碼行數增加約 30%，commit 增加約 20%，送出的合併請求（PR）增加約 23%。
完成沒變多：以「部署到正式環境的工作項目」來衡量，完成量沒有統計上可偵測的增加。

換句話說，AI 讓「寫」變快了，但軟體不是寫完就算數。程式碼要被看過、被測過、被合併、被部署，才會變成你能用的功能。需要注意的是，這篇論文還是尚未經同儕審查的工作論文，但它和其他業界數據指向同一個方向。

瓶頸移到程式碼審查：等待時間拉長 49%

資深工程師面對一疊列印的程式碼與滿螢幕的審查意見

研究發現，從送出 PR 到合併的時間平均拉長約 49%，被要求修改的比例明顯上升，每個 PR 的審查留言也多了 35%。到 2026 年 3 月，將近八成的公司都用過 AI 審查工具，但 AI 只貢獻了約 23% 的審查留言——大部分的把關，還是落在資深工程師身上。

DevOps 平台 Opsera 在 2026 年初發布的基準報告（涵蓋超過 25 萬名開發者）也觀察到類似現象：AI 讓送出 PR 的時間最多縮短 58%，但 AI 產生的 PR 在審查佇列裡等待的時間是一般的 4.6 倍，而且帶進更多資安弱點。更早之前，研究機構 METR 在 2025 年的隨機對照實驗中，甚至發現資深開發者使用 AI 後完成任務反而慢了 19%，但他們自己以為變快了。

這些數字的意思不是「AI 沒用」，而是：寫程式不再是最貴的環節，判斷程式對不對才是。

委託客製化開發前，該問的四個程式碼審查問題

企業主在會議室向開發團隊負責人詢問審查流程

對企業主來說，你不需要懂程式，但可以問對問題。以下四個問題，能幫你分辨一個開發團隊是「用 AI 加速」，還是「用 AI 堆量」：

1. 誰負責審查 AI 寫的程式碼？

請對方說明審查流程：每段程式碼合併前，是否有資深工程師看過？AI 審查工具是輔助，還是唯一的關卡？

2. 審查的標準寫在哪裡？

好的團隊會有明確的審查清單，例如資安、效能、命名規則、是否有對應的測試。可以參考我們之前整理的 AI 寫的程式誰來測，把測試與審查一起問。

3. 每次交付的範圍有多大？

一次丟出幾千行程式碼的大型更新，最難審查、也最容易藏問題。小批次、頻繁交付，通常代表審查做得比較紮實。

4. 出問題時能追溯到哪一段變更嗎？

要求版本控制紀錄與變更說明，確保日後任何人都能看懂「這段程式碼為什麼存在」。

報價與時程怎麼看：AI 省下的時間花在哪

既然瓶頸在審查，合理的開發報價就不會因為「有 AI」而大幅下降。從上述研究來看，AI 省下的主要是撰寫的時間，而不是整體交付的時間，很難支撐「有 AI 就便宜一半」的期待。如果某個報價低得驚人、時程短得不合理，值得追問：省下來的，是寫程式的時間，還是審查與測試的時間？

我們的建議是，把預算看成三塊：寫（AI 可以大幅加速）、審（需要有經驗的人）、驗（測試與上線前的確認）。一個健康的專案，後兩塊不會被壓縮到幾乎為零。

結語：AI 負責速度，人負責判斷

開發者與客戶在完成的系統畫面前握手

AI 讓軟體開發進入「寫得出來不稀奇，寫得對才稀奇」的階段。這正是 TitApeX 一貫的觀點：AI 負責完美的效率，人負責關鍵的判斷。我們在客製化開發專案中，用 AI 加速撰寫與初步檢查，但每一段要上線的程式碼，都由人審過、測過、說得清楚。如果你正在評估客製化系統，歡迎看看我們的服務內容，或直接與我們聊聊你的需求。