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用 gh、jq 和 Git 自行衡量 AI 生产力：为什么你的数据平平无奇，返工却越来越多

尽管 AI 使用量增加了约 65%，但拉取请求吞吐量仅提高了 7.76%。本文揭示了感知与现实的差距，并提供了用开源工具自行衡量 AI 真实生产力的实用方法。

来源Hacker News AI作者: dennispi
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工程师进阶

要点

  • AI 使用量激增 65%，但 PR 吞吐量仅增 7.76%。
  • 开发者持续高估 AI 带来的效率提升，实际任务耗时更长。
  • 现有仪表盘常显示运动增加但交付停滞，存在误导。
  • 使用周期时间、审查时间、返工率及缺陷逃逸率四个指标，配合 gh、jq 和 Git 进行测量。

要点与分析由自动化流程生成，可能有误，请结合原始来源核实。

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