在In Edison’领域深耕多年的资深分析师指出，当前行业已进入一个全新的发展阶段，机遇与挑战并存。
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进一步分析发现，需注意基准分数严重高估实际能力。METR的合并可行性研究发现，通过自动化测试的AI生成拉取请求中约50%最终未被代码库维护者采纳。在18项成熟开源项目真实任务中，Claude 3.7 Sonnet通过测试用例的比例为38%，但15个经审查的PR中零个达到可合并标准。每个PR都至少存在三类质量问题：缺失文档、测试覆盖不足、规范违反或代码质量缺陷。修复AI生成PR至可合并状态平均耗时42分钟，约占原任务总工时的三分之一。AI能实现核心功能，但持续缺乏工艺精度。
展望未来，In Edison’的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。