近期一项研究显示，AI编码工具在提升开发效率的同时，也可能影响开发者对新技能的掌握程度。Anthropic研究人员通过实验发现，使用AI辅助的开发者虽然能更快完成任务，但他们在后续测试中对代码的理解和调试能力明显较弱。

在针对52名初级开发者的随机对照试验中，参与者被分为两组：一组使用AI编码助手，另一组完全手动编码。他们需要学习并使用新的Python Trio库完成特定任务。实验结果显示，使用AI的组在后续测试中得分比手动编码组低17个百分点，特别是在代码调试和理解方面存在较大差距。

研究人员指出，问题的关键并非是否使用AI，而是如何使用。测试中得分较高的开发者通常将AI作为学习工具，主动询问概念性问题并要求代码解释，而非完全依赖AI生成解决方案。西北AI咨询公司的Wyatt Mayham表示：“避免技能退化的开发者是那些积极动脑而不是被动接受AI输出的开发者。”

实验参与者中，那些严重依赖AI的开发者报告称感觉“懒惰”，并承认对所学内容存在理解空白。相反，手动编码的开发者虽然遇到更多错误，但通过自行解决这些问题，可能提升了调试能力。

Mayham建议开发者应将AI视为学习伙伴而非黑匣子工具，具体做法包括：要求AI提供代码和解释以理解背后原理；始终验证和测试AI生成的代码；保持独立思考，将AI作为工作流程的辅助而非替代。他强调：“技能萎缩的风险是真实的，但并非不可避免。这是一个选择。”

这项研究提醒开发团队，在引入AI编码助手时需保持认知投入，管理者应有意识地确保工程师在使用工具的同时继续学习。主要AI提供商已提供专门的学习模式，如Claude Code Learning和ChatGPT Study Mode，以帮助开发者更有效地利用这些工具。