大模型对研发流程的影响 - AI编码工具已成为工程师日常标配，主要用于自动补全、代码生成和快速搭建原型 [1] - 大模型改变了研发协作方式，包括知识共享新范式和跨领域协作，降低沟通门槛 [4] - 当前AI代码生成更适用于0-1阶段原型开发、非核心业务系统和垂直场景特定任务 [3][31] 效率提升与岗位变化 - 生产效率提升十倍可能催生十倍以上新需求，岗位总量仍会增长而非减少 [3][13] - AI赋能初级工程师更快胜任复杂任务，解放资深工程师专注架构设计和技术创新 [4] - 代码生成占比已达40%以上，在异步Agent场景采纳率可达80% [27][28] 工程师能力要求演变 - 能率先受益AI的工程师需具备拥抱变化、优秀交流调试能力和快速学习整合能力 [10] - AI时代核心竞争力转向关键业务深度理解、非典型问题解决和跨领域方案创新 [11][12] - 提问能力差异导致结果悬殊，精准定义问题的能力尤为关键 [10] 研发效能度量 - 需求交付速度是核心效能指标，AI应用能力作为辅助考量维度 [21] - 度量指标需与团队具体实践强关联，如双周迭代团队关注"两周内完成需求占比" [22] - 指标应服务于改进而非成为目的本身，需结合阶段性需求和团队特性 [23] AI应用开发前景 - 2025年被视为AI应用开发爆发元年，市场潜力与发展空间巨大 [33] - 模型能力呈现垂直化发展趋势，业务需求差异化决定技术选型逻辑 [34] - 行业正探索构建测评体系，针对不同场景实测模型适配性 [34] 代码质量保障 - 关键代码必须逐行逻辑审查，传统Code Review机制仍需严格执行 [29] - 通过历史代码检索机制和研发空间概念优化生成代码的业务贴合度 [29] - 外部约束机制如Few-Shot学习和规则引擎可显著提升输出质量 [30]