9月9日,掘力計劃第 23 期線上直播活動以“AIGC 的應(yīng)用和創(chuàng)新”為主題舉行。本次活動邀請到了擁有10年以上軟件研發(fā)和項目管理經(jīng)驗的資深技術(shù)專家張思,為大家?guī)眍}為“AI 驅(qū)動研發(fā)效能提升:需求、開發(fā)到項目管理實踐”的技術(shù)分享。
直播回放地址:https://juejin.cn/live/jpowermeetup23
一、研發(fā)效能管理面臨的難題
在技術(shù)分享開始前,張思首先介紹了什么是研發(fā)效能。研發(fā)效能指的是在一定時間周期內(nèi),最大化交付業(yè)務(wù)價值的能力。它不同于研發(fā)效率,更關(guān)注交付的業(yè)務(wù)價值,而不僅僅是完成更多工作。研發(fā)效能可從交付價值、交付速率和交付質(zhì)量三個維度進(jìn)行提升。
接著,張思詳細(xì)分析了研發(fā)團(tuán)隊在需求生命周期中的工作流程,從需求確認(rèn)、設(shè)計評審到最終上線,整個流程復(fù)雜且涉及多個部門,存在以下主要困難:
1.利益方復(fù)雜:研發(fā)涉及跨部門、多角色的協(xié)同,利益方眾多,難以調(diào)和;
2.數(shù)據(jù)收集困難:需求、測試、質(zhì)量等數(shù)據(jù)手工記錄,無法自動搜集,導(dǎo)致研發(fā)數(shù)據(jù)不全面;
3.信息傳遞失真:跨部門的信息傳遞多次,易導(dǎo)致需求理解偏差;
4.實施周期長:研發(fā)效能優(yōu)化需要持續(xù)跟進(jìn),難以看到短期效果。
因此,研發(fā)效能提升一直是一個業(yè)內(nèi)比較棘手的問題。
二、AI在研發(fā)生命周期中的應(yīng)用
針對研發(fā)效能管理面臨的困難,人工智能技術(shù)為我們帶來了新的應(yīng)用機(jī)遇。張思表示,AI可以在研發(fā)生命周期的多個方面發(fā)揮作用,主要包括兩個典型場景:產(chǎn)品經(jīng)理場景和開發(fā)者場景。
產(chǎn)品經(jīng)理場景
對產(chǎn)品經(jīng)理來說,最大的痛點(diǎn)在于時間總是不夠用。原因在于產(chǎn)品經(jīng)理需要和多個部門、多個角色進(jìn)行大量溝通協(xié)調(diào),同時還需要花時間理解需求和編寫文檔。
為此,可以利用AI的文本生成功能,通過分析歷史文本和行業(yè)數(shù)據(jù),自動生成高質(zhì)量的需求文檔框架,再由產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)行修改和完善,大大提升文檔編寫效率。與此同時,AI 還可以幫助檢查并優(yōu)化文檔內(nèi)容,自動從企業(yè)知識庫中提取相關(guān)信息補(bǔ)充文檔細(xì)節(jié)。
開發(fā)者場景
開發(fā)者的工作也存在碎片化和頻繁中斷的問題。開發(fā)者需要在需求文檔、代碼編輯器等多個工具之間切換,處理各種會議、代碼 Review 等事務(wù),很容易被工作流程中的各種環(huán)節(jié)打斷,降低開發(fā)效率。
這時可以通過 AI 驅(qū)動的 IDE 插件,在代碼編輯器內(nèi)直接查看需求細(xì)節(jié)、提交代碼審核、接收推送信息等,避免開發(fā)者頻繁切換上下文環(huán)境。 同時,利用AI代碼生成模型,可以通過理解需求文檔快速生成代碼框架;再配合AI輔助編程工具,補(bǔ)全函數(shù)細(xì)節(jié)。這樣既可以提升開發(fā)效率,也可以減少開發(fā)者被打斷的次數(shù),保證編碼工作的連貫性。
三、LigaAI助力研發(fā)效能提升實踐
張思介紹了 LigaAI 團(tuán)隊在研發(fā)管理平臺中集成 AI,提升研發(fā)效能的實踐案例。LigaAI 通過 AI 驅(qū)動的文檔工具輔助產(chǎn)品經(jīng)理高效編寫需求文檔;并以 IDE 插件、豐富的工具集成為開發(fā)者們打造了新一代智能研發(fā)協(xié)作平臺,用 AI 賦能專注編碼。
不同角色可以在自己熟悉的協(xié)作工具上高效工作,不同工具之間通過平臺集成實現(xiàn)信息同步,構(gòu)建起無縫連接的研發(fā)協(xié)作流程。中間流程通過 AI 自動化規(guī)則進(jìn)行智能調(diào)度和流轉(zhuǎn)。這樣既提升了個體工作效率,也確保了團(tuán)隊協(xié)作的暢通,對研發(fā)效能提升具有顯著作用。
除此之外,LigaAI 研發(fā)管理平臺還提供豐富的分析工具,幫助管理者全面分析團(tuán)隊研發(fā)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)工作流程中的痛點(diǎn)和瓶頸,制定數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化方案。
四、研發(fā)效能提升的思考
最后,張思圍繞如何提升研發(fā)效能,分享了以下思考與建議:
●關(guān)注整個研發(fā)生命周期,不要過于關(guān)注某一細(xì)節(jié)而忽視全局
●重視工程能力,不只是模型算法本身
●達(dá)到可用效果后就應(yīng)用推廣,不要追求百分百完美
●利用“分而治之”的方法劃分問題,然后逐個解決
●運(yùn)用技術(shù)組合,不寄希望于一個全能工具
●實際應(yīng)用中,追求可以工作的方案更為重要
盡管提升研發(fā)效能不是一朝一夕可以完成的,但張思相信,通過正確的方法論指導(dǎo)和人工智能技術(shù)的充分應(yīng)用,我們一定能獲得顯著的效果提升。
五、小結(jié)
本次技術(shù)分享從研發(fā)效能的概念入手,剖析了當(dāng)前研發(fā)團(tuán)隊在管理效能方面遇到的困難與痛點(diǎn),以及AI技術(shù)帶來的應(yīng)用機(jī)會。主講人結(jié)合具體的產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)者場景,詳細(xì)介紹了AI在需求管理、文檔編寫、代碼生成等方面的創(chuàng)新應(yīng)用。最后,還給出了提升研發(fā)效能的思考與建議,對行業(yè)內(nèi)的管理者和技術(shù)從業(yè)者都具有很強(qiáng)的參考價值。
研發(fā)管理是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程,需要從減少溝通成本、提升協(xié)同效率等多個維度進(jìn)行思考。AI 并不是銀彈,成功的關(guān)鍵在于深入理解業(yè)務(wù)場景,將 AI 有機(jī)融入到端到端的研發(fā)流程之中。相信隨著先進(jìn) AI 技術(shù)的發(fā)展,我們能看到越來越多令人驚嘆的創(chuàng)新應(yīng)用場景。
掘力計劃
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