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更好的 AI 模型救不了工程团队:Nicholas Arcolano 谈真正影响产出的因素

📌 One-Sentence Summary Nicholas Arcolano 用 Jellyfish 工程数据说明,Skills、AI 使用量、组织环境与个人功底,比切换模型更能解释 PR 吞吐量差异。 📝 Summary Jellyfish AI 与研究负责人 Nicholas Arcolano 质疑一种常见期待:只要换上更好的模型,团队的 AI 成效就会改善。他以高尔夫为类比,承认设备会进

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Better AI Models Won't Fix Your Engineering Team — Nicholas Arcolano, Jellyfish

Nicholas Arcolano uses Jellyfish engineering data to argue that skills, AI consumption, organizational conditions, and individual craft explain PR throughput better than model switching.