程式教學平台 Coddy 針對 305 名在職開發者進行的調查顯示，71% 曾把自己並未完全看懂的程式碼直接送上線，五分之四的人形容自己與 AI 編程工具的關係比較接近依賴，而不是優勢。這份調查於 2026 年 7 月執行，本週經 The New Stack 的分析再度受到關注。它是少數不談代理式編程帶來多少產出、而是量測它在開發者行為上留下什麼代價的早期嘗試。
重點摘要
- Coddy 調查了 305 名每週至少使用一次 AI 編程工具的開發者，80% 表示自己的使用至少有一次更像依賴而非優勢，59% 表示經常或偶爾有這種感覺。
- 計畫之外的下班後寫程式，依工具出現明顯落差：OpenAI Codex 使用者為 62%、Google Gemini 為 45%、Claude Code 為 40%、GitHub Copilot 為 36%。
- 71% 承認送出過自己並未完全理解的程式碼，Gemini 使用者升至 77%，Z 世代受訪者更高達 79%。
開發者對 AI 編程工具的依賴有多深
受訪者透過 Prolific 與 CloudResearch Connect 招募，年齡介於 18 至 74 歲，平均 38 歲，全員每週至少使用一次AI 編程助理。Coddy 依照受訪者出現多少項強迫性使用訊號分組，41% 出現三項以上，落入報告稱為「Hooked」的區間。
依賴比例是這份調查的主軸，但難以脫身的數字更難忽視。若被要求整整一個月不用 AI 工具，只有 17% 表示願意配合；67% 說如果這些工具明天消失會很不自在；82% 至少點名一款難以割捨的工具。
代價反映在行事曆上。36% 為了把工作接續下去而略過休息或請假；32% 延後或犧牲睡眠，在資深開發者之中更上升到 40%；28% 沒有好好吃飯，26% 擱下日常雜務，23% 放棄運動。
為什麼換一種工具，行為就不一樣
資料中最鮮明的差距出現在產品之間，而非人與人之間。Codex 使用者下班後仍在寫程式的比例為 62%，比 36% 的 GitHub Copilot 使用者高出 26 個百分點，Gemini 與 Claude Code 落在中間。這個落差比同一份資料中年資或世代造成的差異還要大。
排名並不整齊。35% 的受訪者把 Claude Code 選為最難放下的單一工具，比例高於其他任何產品，但其使用者的下班後寫程式比例卻是倒數第二低。「難以戒掉」和「把開發者留在鍵盤前直到深夜」看來是兩種不同的特性，而這份調查並未釐清差異究竟來自工具的自主程度、定價模式，還是各工具吸引到的工作類型。
誰在獎勵這份依賴
對工程主管而言，最尷尬的是誘因結構。在「Hooked」族群中，75% 把加薪或升遷歸功於 AI；而自認使用受控的開發者只有 39% 這麼說。每週使用 AI 工具 20 小時以上的重度使用者，回報的職涯回報也最高。
與之並列的，是那 71% 送出自己看不懂的程式碼的比例。Coddy 的細部數字顯示，這一題 Gemini 使用者為 77%、Codex 使用者為 75%，Z 世代受訪者以 79% 居冠。調查並未主張這些人送出了有缺陷的程式碼，只指出理解與交付已經脫鉤。
在 The New Stack 撰文的 Octopus Deploy 工程師 Steve Fenton 認為，這套獎勵結構近似操作制約：生成與驗證的短循環不斷提供小額回饋，主管接著又獎勵在這些循環裡坐得最久的開發者。在他看來，組織最終是在為產出量付錢，而真正決定軟體價值的判斷，卻交給了疲憊的人。
這對工程團隊意味著什麼
這些發現出現的時點，正是編程代理從自動完成邁向無人值守執行的階段。像 Meta 的 Muse Code 這類終端機原生代理，設計上就能在沒有人介入的情況下長時間運作，等於壓縮了原本迫使開發者理解程式碼的審查時間。Coddy 的資料顯示，這道審查工序已經被大規模略過。
報告自身的建議並不華麗，卻很具體：與工具關係最健康的開發者不是戒掉的人，而是替自己畫下明確界線的人——只把 AI 用在特定類型的任務上，並守住下班時間。Anthropic、OpenAI 與 GitHub 過去一年陸續推出使用量儀表板與工作階段控制功能，但目前沒有一家把「理解程度」當成指標呈現。
後續觀察
理解落差很可能先成為法遵問題，才成為健康問題。受規範的產業早已要求上線的程式碼必須可歸屬、可審查，71% 這個數字很難與該要求相容。更迫近的考驗，則是會不會有大型工程組織公布自家版本的同一批數字。
FAQ — 常見問題
這份 AI 編程成癮報告調查了多少名開發者？
Coddy 於 2026 年 7 月調查 305 名開發者，受訪者透過 Prolific 與 CloudResearch Connect 招募。所有受訪者每週至少使用一次 AI 編程工具，年齡從 18 歲到 74 歲，平均 38 歲。
哪一款 AI 編程工具讓開發者工作到最晚？
OpenAI Codex 明顯領先。62% 的 Codex 使用者表示，原本打算收工卻仍在下班後繼續寫程式；Google Gemini 為 45%、Claude Code 為 40%、GitHub Copilot 為 36%。
這份調查能證明 AI 編程工具導致過勞嗎？
不能。它是 305 名開發者在單一時間點的自陳式調查，量測的是相關性與主觀認知，而非因果關係。調查沒有追蹤健康結果，也無法把工具設計與各款工具通常承接的工作量和截止壓力分開來看。
