作者在 Jellyfish 工作，分析的数据覆盖 1300 家公司、30 万名开发者的 AI 编码工具与代理遥测。他给了一个很锋利的案例：今年夏天 Cursor 改了默认模型，新会话开始用自家的 Grok，几个月内 Grok 从几乎零请求涨到接近一半，Claude 与 GPT 从约一半掉到不足四分之一；在付费用户里 Grok 也接近 40%，三分之一的原 Claude/GPT 用户在九月基本转到了 Grok。换句话说，大量流量换模型不是因为工程师主动去找了更好的东西，而是因为默认值变了。那么产出变了吗？把转得最多的工程师与同公司几乎没碰 Grok 的同事做对比（222 家公司、超过 1.2 万名工程师），产出几乎没有差别；跨主流模型家族的切换同样测不出可衡量的差异。真正能解释产出差异的因素是：工具本身（模型加 harness）不到 1%，AI 使用量约 9%，公司、团队与文化约 12%，而工程师个人超过 75%。