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当前测评如同开卷考试，而实际开发则要求持续更新笔记并保持逻辑连贯。这种差异导致AI编程能力被高估——在长期迭代项目中，AI生成的代码质量甚至低于维护十年的遗留系统。
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更深入地研究表明，“评估结果的准确性高度依赖于数据样本的来源、获取途径以及监测节点的选择。”门策进一步说明。
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