AI 写代码越来越快，为什么软件交付却没有

去年团队刚上 AI Coding，本以为能喘口气。结果代码哗哗冒出来，需求还是排长队，评审人快被海量代码淹没了。

快手把 AI 塞进工作流后，发现个人确实提效了。但团队交付周期一点没变短——大家光速生成代码，评审、协作和验收瞬间全堵死了。

Jellyfish 调研了 5 万名工程师，结论挺反直觉：换个更好的模型或工具，对团队吞吐量的提升不到 1%。Anthropic 也发现，人类依然得花大量时间给 AI 喂输入、看结果、做判断。

写代码已经不是最耗时的环节了。搞懂业务、对齐方案、跨系统依赖、验证逻辑、上线盯监控，这些才是大头。AI 只能加速中间那一小段，前后没动，整体就快不起来。

更扎心的是，AI 代码越多，未来能读懂这些代码的人反而越少。衡量标准也别再盯着“生成了多少行代码”了。

真正的提效不是给每个人配一把更快的刀，而是重新设计整个厨房的出菜动线。