9月9日，掘力计划第 23 期线上直播活动以“AIGC 的应用和创新”为主题举行。本次活动邀请到了拥有10年以上软件研发和项目管理经验的资深技术专家张思，为大家带来题为“AI 驱动研发效能提升：需求、开发到项目管理实践”的技术分享。

直播回放地址：https://juejin.cn/live/jpowermeetup23

一、研发效能管理面临的难题

在技术分享开始前，张思首先介绍了什么是研发效能。研发效能指的是在一定时间周期内，最大化交付业务价值的能力。它不同于研发效率，更关注交付的业务价值，而不仅仅是完成更多工作。研发效能可从交付价值、交付速率和交付质量三个维度进行提升。

接着，张思详细分析了研发团队在需求生命周期中的工作流程，从需求确认、设计评审到最终上线，整个流程复杂且涉及多个部门，存在以下主要困难：

1. 利益方复杂：研发涉及跨部门、多角色的协同，利益方众多，难以调和;

2. 数据收集困难：需求、测试、质量等数据手工记录，无法自动搜集，导致研发数据不全面;

3. 信息传递失真：跨部门的信息传递多次，易导致需求理解偏差;

4. 实施周期长：研发效能优化需要持续跟进，难以看到短期效果。

因此，研发效能提升一直是一个业内比较棘手的问题。

二、AI在研发生命周期中的应用

针对研发效能管理面临的困难，人工智能技术为我们带来了新的应用机遇。张思表示，AI可以在研发生命周期的多个方面发挥作用，主要包括两个典型场景：产品经理场景和开发者场景。

产品经理场景

对产品经理来说，最大的痛点在于时间总是不够用。原因在于产品经理需要和多个部门、多个角色进行大量沟通协调，同时还需要花时间理解需求和编写文档。

为此，可以利用AI的文本生成功能，通过分析历史文本和行业数据，自动生成高质量的需求文档框架，再由产品经理进行修改和完善，大大提升文档编写效率。与此同时，AI 还可以帮助检查并优化文档内容，自动从企业知识库中提取相关信息补充文档细节。

开发者场景

开发者的工作也存在碎片化和频繁中断的问题。开发者需要在需求文档、代码编辑器等多个工具之间切换，处理各种会议、代码 Review 等事务，很容易被工作流程中的各种环节打断，降低开发效率。

这时可以通过 AI 驱动的 IDE 插件，在代码编辑器内直接查看需求细节、提交代码审核、接收推送信息等，避免开发者频繁切换上下文环境。 同时，利用AI代码生成模型，可以通过理解需求文档快速生成代码框架；再配合AI辅助编程工具，补全函数细节。这样既可以提升开发效率，也可以减少开发者被打断的次数，保证编码工作的连贯性。

三、LigaAI助力研发效能提升实践

张思介绍了 LigaAI 团队在研发管理平台中集成 AI，提升研发效能的实践案例。LigaAI 通过 AI 驱动的文档工具辅助产品经理高效编写需求文档；并以 IDE 插件、丰富的工具集成为开发者们打造了新一代智能研发协作平台，用 AI 赋能专注编码。

不同角色可以在自己熟悉的协作工具上高效工作，不同工具之间通过平台集成实现信息同步，构建起无缝连接的研发协作流程。中间流程通过 AI 自动化规则进行智能调度和流转。这样既提升了个体工作效率，也确保了团队协作的畅通，对研发效能提升具有显著作用。

除此之外，LigaAI 研发管理平台还提供丰富的分析工具，帮助管理者全面分析团队研发数据，发现工作流程中的痛点和瓶颈，制定数据驱动的优化方案。

四、研发效能提升的思考

最后，张思围绕如何提升研发效能，分享了以下思考与建议：

• 关注整个研发生命周期，不要过于关注某一细节而忽视全局

• 重视工程能力，不只是模型算法本身

• 达到可用效果后就应用推广，不要追求百分百完美

• 利用“分而治之”的方法划分问题，然后逐个解决

• 运用技术组合，不寄希望于一个全能工具

• 实际应用中，追求可以工作的方案更为重要

尽管提升研发效能不是一朝一夕可以完成的，但张思相信，通过正确的方法论指导和人工智能技术的充分应用，我们一定能获得显著的效果提升。

五、小结

本次技术分享从研发效能的概念入手，剖析了当前研发团队在管理效能方面遇到的困难与痛点，以及AI技术带来的应用机会。主讲人结合具体的产品经理和开发者场景，详细介绍了AI在需求管理、文档编写、代码生成等方面的创新应用。最后，还给出了提升研发效能的思考与建议，对行业内的管理者和技术从业者都具有很强的参考价值。

研发管理是一个复杂的系统工程，需要从减少沟通成本、提升协同效率等多个维度进行思考。AI 并不是银弹，成功的关键在于深入理解业务场景，将 AI 有机融入到端到端的研发流程之中。相信随着先进 AI 技术的发展，我们能看到越来越多令人惊叹的创新应用场景。

掘力计划

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