该研究通过观察13位具有3至25年经验的资深工程师在真实项目中的操作，并调研99位职业开发者的使用习惯，发现专业开发者极少将完整任务完全交由AI自主执行。即便AI生成包含数十步的详细计划，开发者仍会将其拆解为单次1-2步的子任务，在每步执行后立即检查代码变更、运行测试，确保结果符合预期后才继续下一步。这种“渐进式协作”模式，使得人类始终掌握着开发节奏的主动权。
研究数据揭示了一个反直觉现象：在开发者选择AI工具的动机中，67%的受访者将"软件质量"列为首要考量，而关注"效率提升"的仅占37%。正确性、可维护性、可读性等质量指标，远比开发速度更重要。这解释了为何开发者会频繁中断AI的自动执行——在职业开发场景中，代码缺陷的修复成本会随项目推进呈指数级增长，"后期修正"往往意味着更高的时间与资源消耗。
资深开发者与AI协作时展现出的专业素养，在提示词（Prompt）设计上体现得尤为明显。他们的提示词通常包含文件路径、接口定义、模块结构等详细上下文，平均长度是普通用户的3-5倍。这种"技术规格说明书式"的提示工程，本质上是将软件工程经验转化为AI可理解的问题描述框架。研究团队指出，AI并未取代工程经验，而是将其转化为更关键的问题定义能力。
通过对近200个开发任务的分析，研究团队划定了AI工具的适用边界。适合AI处理的任务包括样板代码生成、规则明确的实现、测试代码编写等结构化工作；而系统架构设计、复杂业务建模、跨模块决策等需要综合判断的领域，仍需人类开发者主导。这种分工模式表明，AI最擅长的执行清晰指令，而人类的核心价值在于问题拆解、规格定义和结果验收。
在HackerNews等技术社区引发的讨论中，开发者们普遍认同研究结论。一位拥有15年经验的软件架构师表示："AI就像更高效的实习生，能处理重复性工作，但关键决策必须由经验丰富的工程师把关。"这种认知与行业初期"AI将取代程序员"的预测形成鲜明对比，凸显出职业开发者对技术本质的深刻理解。
当前流行的AI编程叙事中，Agent常被描述为能自主规划、执行和修正的"虚拟工程师"。但真实场景中的开发者更倾向于将其视为可控制、可验证的智能工具。这种定位转变意味着，未来软件开发者的核心竞争力将转向问题分解能力、规格定义精准度和系统级判断力。正如研究团队所强调的："代码生成量与责任承担量永远成正比，AI写得再多，最终的系统责任仍需人类开发者承担。"
