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用了 AI，感觉干活快了，实际却更慢了？
METR 的一项研究出现了这个反差：16 名资深开源开发者完成 246 项真实任务，每项任务随机决定是否允许使用 AI。
结果是，使用当时的 AI 工具，完成时间增加了约 19%。但实验结束后，开发者仍估计 AI 帮自己节省了约 20% 的时间。
推荐读这篇《Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity》。它提醒我们：初稿出来得快，不代表任务完成得快。等待生成、检查结果、修改返工，都要算进总时间。
不过，别把它概括成“AI 让程序员变慢”。研究针对熟悉成熟项目的开发者，使用的是 2025 年初的工具，不能代表所有编程工作，更不能直接代表今天。
还有个值得一起读的后续：METR 在 2026 年更新中观察到一些加速信号，但也指出参与者选择和计时方式等问题，使新数据难以可靠估计提效幅度。
比起争论 AI 到底提不提效，更实用的办法是：选一项重复任务，记下从开始到真正交付的总用时，再看质量和返工有没有变化。
“用起来很顺”和“确实省了时间”，可以分别记录。
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Re alleged RCE in new TG Android/Windows widgets:
The issue doesn’t exist.
No one could be hacked just by receiving a message.
You had to start a 3rd party service first.
Even that is fully patched server-side.
Think otherwise? Go hack my account: 🍿
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Here's another RCE that works on the "patched" Windows @telegram client.
Even if individual bugs get patched, allowing (unsandboxed!) QuickJS in messages massively opens up the attack surface.
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Any telegram message can now become RCE
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