AI 輔助編程深度效能調(diào)研問卷
本次問卷旨在深度調(diào)研開發(fā)者使用 AI 編程工具的習慣、痛點與價值感知，共計
20 題
1.您目前使用 AI 編程的高頻方式是? [單選]
IDE 內(nèi)聯(lián)補全為主 (如 Copilot 的 Ghost text，Tab 鍵補全)
側(cè)邊欄 Chat 對話為主 (在 IDE 里問答、生成代碼塊)
網(wǎng)頁端復制粘貼為主 (切到 ChatGPT/Claude 網(wǎng)頁版)
Agent 模式 (如 Cursor Composer，讓 AI 自動操作多文件)
2.您平均每天使用 AI 輔助編碼的時長占比? [單選]
小于10% (僅偶爾查詢)
10% - 30% (輔助寫寫小片段)
30% - 60% (深度依賴，離不開)
60% (面向 AI 編程，主要工作是 Review 代碼)
3.您使用 AI 編程工具時，輸入 Prompt 的習慣是?[單選]
簡短指令（如 “寫一個 Python 快速排序函數(shù)”）
詳細上下文（附帶項目結(jié)構(gòu)、變量名、業(yè)務邏輯約束）
混合模式（簡單需求短指令，復雜需求加上下文）
很少手動寫 Prompt，主要用工具的 “選中代碼提問” 功能
4.在【代碼編寫】階段，AI 對以下哪類代碼生成質(zhì)量最高? [多選]
樣板代碼 (Boilerplate，如實體類、DTO、簡單的 CRUD)
單元測試 (Unit Test) 用例與 Mock 數(shù)據(jù)
正則表達式 / SQL 語句 / Shell 腳本
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換 / JSON 處理
前端純靜態(tài)頁面 / CSS 樣式布局
AI/ML 相關代碼（如 PyTorch/TensorFlow 模型定義、數(shù)據(jù)加載器）
容器化配置代碼（如 Dockerfile、K8s Deployment/YAML 配置）
5.在【非編碼】的研發(fā)環(huán)節(jié)中，AI 提效最顯著的是? [單選]
需求分析與拆解 (將大需求拆為 Task)
技術方案設計 (生成架構(gòu)圖、類圖思路)
編寫技術文檔 / 接口文檔 / 注釋
學習新技術 / 快速上手新框架
代碼評審（自動識別代碼規(guī)范問題、潛在 Bug）
沒有任何提效
6.相比于傳統(tǒng)搜索引擎 (Google/StackOverflow/bing/baidu)，AI 最大的優(yōu)勢在于? [單選]
上下文理解 (能根據(jù)我的具體變量名給代碼，不用我改)
零散知識整合 (把多個技術點的解決方案揉在一起)
直接給出答案 (省去了翻閱廣告和無效帖子的時間)
多語言翻譯 (幫我讀懂我不熟悉的語言寫的代碼)
7.對于“遺留代碼維護”，AI 的表現(xiàn)如何? [單選]
神器:能快速解釋代碼邏輯，極大降低理解成本
一般:能解釋大概，但細節(jié)經(jīng)常出錯
沒用:老代碼依賴關系太復雜，AI 根本看不懂
危險:AI 給出的重構(gòu)建議會導致原有邏輯崩潰
8.使用 AI 后，您感覺個人的【心流時間】有何變化? [單選]
變長了:減少了切出去查文檔的打斷，更專注
變短了:需要不斷和 AI 對話 Prompt，思路被打碎
沒變化
9.AI 輔助代碼重構(gòu)（如拆分大函數(shù)、優(yōu)化循環(huán)邏輯、適配新框架版本）的效果如何?[單選]
高效:能快速給出合理重構(gòu)方案，節(jié)省大量時間
一般:方案可行但需手動調(diào)整細節(jié)
低效:重構(gòu)后的代碼比原來更難維護
沒用:無法理解業(yè)務邏輯，重構(gòu)方向錯誤
10.在跨技術棧開發(fā)時（如后端開發(fā)者寫前端代碼、java 開發(fā)者寫python腳本），AI 的幫助程度是?[單選]
極大:能快速生成符合語法規(guī)范的代碼，降低學習成本
較大:代碼能跑通，但需要查文檔調(diào)整細節(jié)
一般:只能生成簡單代碼，復雜邏輯仍需自己寫
極小:生成的代碼漏洞多，不如直接查教程
11.您在使用 AI 編程時，遇到的最嚴重的技術性問題是? [多選]
幻覺:引用不存在的庫、函數(shù)或參數(shù)
版本過時:給出的代碼是舊版本的寫法 (如 Java 8 vs 17, Vue2 vs 3)
上下文丟失:項目文件太多，AI 顧頭不顧尾，改了 A 壞了 B
邏輯陷阱:代碼看起來完美，但邊界條件(Edge Case)處理錯誤
安全漏洞:生成了硬編碼密碼、SQL 注入風險的代碼
性能問題:生成的代碼運行效率低
12.關于 AI 生成的代碼質(zhì)量 ，您的評價是? [單選]
優(yōu)于人類:代碼簡潔、規(guī)范，注釋清晰
持平:和中級程序員水平差不多
略差但能用:雖然啰嗦、冗余，但能跑通
差:典型的“屎山”代碼，難以維護，不如重寫
13.在 Debug (排錯) 階段，AI 的表現(xiàn)通常是? [單選]
一針見血:直接指出錯誤原因并修復
瞎貓碰死耗子:提供 3-4 個方案，試了幾次才對
幫倒忙:在這個錯誤上反復橫跳，甚至引入新 Bug
完全無用:對復雜的業(yè)務邏輯報錯無能為力
14.您認為當前大模型在【系統(tǒng)架構(gòu)設計】層面的能力如何? [單選]
有參考價值:能提供標準的設計模式建議
紙上談兵:理論正確，但無法結(jié)合公司現(xiàn)有的基建落地
完全不可用:缺乏宏觀視角，只能寫微觀函數(shù)
誤導性強:給出的架構(gòu)方案不符合業(yè)務場景
15.您是否遇到過因盲目信任 AI 代碼而導致的生產(chǎn)事故或嚴重 Bug? [單選]
是，造成過線上問題
是，但在測試階段被攔截了
否，我每次都會仔細 Review
否，我只用它寫無關痛癢的代碼
16.AI 生成的代碼在性能優(yōu)化方面（如模型推理速度、容器資源利用率、接口響應時間）的表現(xiàn)如何?[單選]
優(yōu)秀:能給出針對性優(yōu)化建議，效果顯著
一般:建議偏通用，需結(jié)合業(yè)務調(diào)整
較差:優(yōu)化建議無效，甚至降低性能
無幫助:無法識別性能瓶頸
17.您認為目前 AI 編程工具的角色更像是什么? [單選]
搜索引擎的升級版 (更快的 Stack Overflow)
初級實習生 (能干雜活，但需要仔細檢查)
結(jié)對編程伙伴 (能提供思路，也能指正我的錯誤)
技術專家/導師 (比我懂得多，能教我)
18.您是否擔心長期依賴 AI 會導致自身編碼能力退化? [單選]
非常擔心:現(xiàn)在手寫個快排或正則都費勁
適度擔心:基礎 API 記憶模糊，但邏輯能力還在
不擔心:AI 是工具，我的核心競爭力是架構(gòu)和業(yè)務理解
完全不擔心:我本來就是為了省力，退化就退化
19.如果公司不提供 AI 編程工具，您的反應是? [單選]
無法接受，效率會暴跌，考慮自費購買
會有不適，但也還能寫
無所謂，本來就覺得它生成的代碼質(zhì)量一般
開心，終于不用改 AI 寫出的 Bug 了
20.您希望 AI 編程工具新增的核心功能是什么?[多選]
多文件聯(lián)動調(diào)試（理解項目整體結(jié)構(gòu)，跨文件修改代碼）
精準適配特定技術棧（如 PyTorch 2.x、K8s 最新版本）
代碼性能自動分析與優(yōu)化
團隊協(xié)作功能（共享 Prompt 模板、代碼評審記錄）
與私有代碼庫 / 文檔的深度集成
其他（請注明:______）
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