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A3--关钦杰--大模型落地企业研发的闭环暨《DevData24研发效能基准报告》解读.pdf

上传人: 张** 编号:181292 2024-08-01 34页 4.67MB

1、思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能大大模模型型落落地地企企业业研研发发的的闭闭环环暨暨D De ev vD Da at ta a2 24 4研研发发效效能能基基准准报报告告核核心心数数据据发发布布关钦杰思码逸技术咨询总监、研发效能提效专家思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能目目 录录1 1.挑挑战战:L LL LMM落落地地企企业业的的挑挑战战与与应应用用现现状状2 2.认认知知:DevData24 研研发发效效能

2、能基基准准数数据据3 3.洞洞察察:研研发发效效能能基基准准报报告告中中的的数数据据亮亮点点C O N T E N T S思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能关关钦钦杰杰思码逸技术咨询总监、研发效能提效专家思码逸服务总监,行业品牌企业研发提效顾问、敏捷实践教练、质量带头人。曾为腾讯、滴滴、贝壳、泰康人寿、工银瑞信、国信证券、戴尔EMC、中移苏研、特斯拉、商汤、鼎桥科技等多家大中型企业,提供研发提效咨询及培训服务。在软件可视化度量及分析应用领域有着丰富的经验和深厚积累。思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发

3、效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能挑挑战战:L LL LMM落落地地企企业业的的挑挑战战与与应应用用现现状状思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能大大模模型型A AI I辅辅助助功功能能的的使使用用现现状状代码自动补全功能、智能问答 及 代码生成功能 是企业AI辅助功能应用的三大场景思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能 A AI I 落落地地企企业业研研发发的的三三

4、大大挑挑战战 数数据据来来源源:D De ev vD Da at ta a 2 20 02 24 4 研研发发效效能能基基准准调调研研报报告告运营培训、结合私有信息、适配实际场景是 AI 落地企业研发的三大挑战思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能企企业业应应用用 A AI I 编编程程工工具具,研研发发效效能能提提升升了了吗吗?据说泛功能代码生成工具的最终落地都失败了:当老板对 ChatGPT 的兴奋减退我们选型的AI编程工具能自动补全、生成代码、写配置文件、写测试、解释代码、补充需求、添加注释、设计接口

5、、分析日志、debug、review极大提升了开发者的效率!你们投入了半年时间,有什么可见的结果?产生了什么业务价值?思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能A AI I 落落地地企企业业研研发发的的闭闭环环使用 DevChat 后,规范提交比例从_%提高到了_%,从而看清楚了需求、缺陷和重构工作的占比,优化了资源分配 据此保证了_%研发带宽用于支持业务需求,将需求吞吐率从每月交付_个提升到_使用 DevChat 后,单元测试覆盖度从_%提高到了_%,改进了质量薄弱环节,降低了质量保障成本 据此将缺陷密度从_

6、降低到_,发版事故数从_个减少到_A AI I 落落地地企企业业研研发发需需要要“以以终终为为始始”,做做填填空空题题:思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能思码逸研发效能应应用用 A AI I 工工具具对对企企业业研研发发效效能能的的影影响响效效率率方方面面:1 18 8%应应用用 A AI I 工工具具比比未未应应用用企企业业的的需需求求交交付付周周期期更更快快质质量量方方面面:2 23 3%应应用用 A AI I 工工具具比比未未应应用用企企业业的的单单元元测测试试覆覆盖盖度度更更高高数数据据来来源源:D De e

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本文主要探讨了大型模型(LLM)在企业研发中的应用挑战和现状,以及《DevData24研发效能基准报告》的核心数据。报告指出,AI辅助功能如代码自动补全、智能问答和代码生成功能在企业中得到应用,但面临运营培训、结合私有信息和适配实际场景等挑战。数据显示,应用AI编程工具能显著提升开发者效率。例如,使用DevChat后,规范提交比例提高,单元测试覆盖度增加,缺陷密度降低,研发带宽更高效。此外,《DevData '24 研发效能基准报告》提供了包括交付速率、交付质量和交付能力在内的三个认知域的15个指标基准线。报告发现,敏捷开发模式下的代码生产率更优,小规模团队效率更高;应用自动化测试工具的企业代码重点问题密度更低;外包人员占比20%-40%的团队代码生产率更优,但需关注代码质量。总之,AI工具和企业研发管理模式对研发效能有显著影响。
"AI如何提升企业研发效能?" "敏捷开发模式对研发效能的影响是什么?" "外包研发团队对企业研发效能的影响如何?"
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