基于千次实测揭秘：Claude Code 等 AI 编程助手的真实效率与使用痛点

开发团队为了解 Claude Code 的实际使用情况，自主构建了分析层，并汇总分析了 1,573 个真实编程会话（涵盖 1500 万 Token 和 27 万次交互）。数据揭示了当前 AI 编程助手的若干现状：特定“技能”的调用率极低，仅占 4%；高达 26% 的会话在开始 60 秒内即被放弃；且任务类型对成功率影响巨大（文档编写优于代码重构）。研究还发现，前两分钟出现的“错误级联”现象往往是导致会话失败的关键信号。该项目旨在填补 AI 智能体客观性能评估标准的空白，相关工具已开源。