工程师仅16%时间用于编码，多用于维护、技术债务，致倦怠。AI自动化虽助每周省时，但信任与隐私成障碍。未来AI智能体将兴起，但人类指导仍关键。组织需整合AI工具促创新。
译自：Survey: Engineers Want To Code, But Spend All Day on Tech Debt
作者：Darryl K. Taft
软件工程师将大部分时间花在他们讨厌的事情上——而几乎没有时间做他们真正想做的工作。
这是Chainguard‘今天发布的《2026年工程现实报告》中的一项关键发现，该报告调查了美国和欧洲的1200名软件工程师和技术领导者。数据触目惊心：工程师每周仅有16%的时间用于编写代码和构建新功能，尽管93%的人表示这是他们工作中最有成就感的部分。
那他们把剩余的时间都花在了什么地方？代码维护、技术债务以及与零散工具的斗争。
“工程师们在构建、创造和创新上花费的时间远不及他们所期望的，”Chainguard工程高级副总裁Dustin Kirkland说。“他们太多的时间都花在了维护任务上。”
倦怠是真实的
只有三分之一的工程师表示他们大部分时间都在做让他们充满活力的工作。超过三分之一（35%）的人指出工作量过大和倦怠是主要问题，而72%的人表示不断增长的需求让他们很难抽出时间来构建新功能。
罪魁祸首对于任何从事软件工作的人来说都耳熟能详：繁琐的任务（38%的人认为是障碍）、持续的代码维护，如补丁和漏洞管理（另有38%），以及三分之二的工程师表示他们总是遇到的技术债务。
然后是工具问题。近一半的受访者表示与工具相关的问题损害了他们的体验，87%的人报告称在不同工具之间切换会严重影响他们的生产力。这不仅仅是令人烦恼——44%的人表示持续的上下文切换导致注意力严重分散。
更糟糕的是，62%的工程师表示他们组织的工具甚至没有妥善集成到他们的工作流程中。
所有这些都让技术领导者感到担忧。三分之二的领导者表示，他们担心无法留住他们的工程人才。
“调查中提到了关于人才保留的问题，即经理和领导者本身都担心顶尖人才的流失，”Kirkland说。“我们对最优秀、最聪明的人才投入了大量资源，由于各种原因失去任何一位——每一位都令人痛心，它会让我们倒退。……作为工程领导者，对我们来说保留这些人才至关重要。”
事实上，Kirkland表示Chainguard正在迅速招聘新工程师。
“我们正在招聘具有AI专业知识的工程师。能够高效准确地向AI发出提示并解释意图比以往任何时候都更加重要，”他说。“现在，这是我们这里招聘面试过程中的一个关键部分。”
AI正在提供帮助，但情况复杂
有趣的地方来了。AI和自动化开始真正解决问题——但情况比炒作所暗示的要复杂。
大约65%的组织已经自动化了最常见的工程任务，从编写代码到处理管理工作。而且它正在发挥作用：在大量使用自动化的工程师中，94%的人表示他们大部分时间都在做能让他们充满活力的工作。相比之下，那些不经常自动化日常任务的工程师中，这一比例仅为67%。
大多数工程师（89%）表示AI每周至少为他们节省三个小时，其中28%的人每周可以节省多达六个小时。
但存在信任鸿沟。超过40%的受访者将责任、安全和隐私问题列为AI更广泛采用的障碍。这里有一个明显的脱节：55%的技术领导者表示他们的工程师被鼓励使用AI，但只有46%的工程师感受到了同样的支持。
更令人惊讶的是，五分之一的受访者表示他们工作的地方根本不允许使用AI。Kirkland说他发现这“有点令人震惊”。这些工程师可能在政府机构和受监管的行业工作。
该调查还指出了“影子AI”的兴起——工程师私自使用未经批准的工具，以期更快地完成工作。
接下来是什么：AI智能体
Kirkland认为下一个重大转变将是AI智能体，它们能够自主处理问题，在工程师睡觉时在后台工作。
“我们很擅长让ChatGPT生成草案代码、编写一些文档，”他说。“但将这些代码编写成一个智能体，能够自动接收输入、输出结果、在我们睡觉时在后台重新处理事务——这才是下一个重大阶段。”
经济效益也说得通。为什么每年支付工程师10万美元来照看维护任务，而一个AI智能体只需1万美元的云成本就能完成？“我每天都会进行这样的投资，”Kirkland说，“然后让那位10万美元年薪的工程师从事更有价值的工作。”
在Chainguard，他们将自动化工作称为“工厂”——这是传统自动化和使用Claude、Gemini和ChatGPT等新AI驱动系统的结合。该公司正大力押注这种方法，迅速投资于让AI处理更多繁重工作的方式。
Kirkland对此的说法是“让AI洗碗，让我有更多时间进行创造性追求。”
仍然需要人类
尽管谈论了这么多自动化，Kirkland认为AI不会很快取代工程师。Chainguard实际上计划明年大幅扩充其工程团队。
“仍然非常非常明确地需要人类专家来推动AI自动化，并引导和提示AI自动化，”他说。该公司甚至在招聘面试中测试候选人有效提示AI的能力。
“如果你有扎实的基础，你就能提示越来越智能的AI去做更强大的事情，”Kirkland说。
前进的道路
调查显示，组织有一个明确的机会：将AI和自动化与更好、更集成的工具结合起来，将工程师从维护工作转向创新。当这种情况发生时，工程师会保持投入，组织会更快地交付，每个人都会受益。
“在Chainguard，我们相信工程师在其组织中的体验与创新和安全是相辅相成的，”Kirkland说。“当工程师被繁重的工作和技术债务压得喘不过气时，这不仅会减缓创新；还会产生安全风险。”
《2026年工程现实报告》于2025年8月调查了美国、英国、德国和法国的600名软件工程师和600名高级技术领导者。
