李思-快手主站千人级团队AI研发范式升级实践.pdf

1、快主站千级团队 AI 研发范式升级实践李思|快快主站千级团队 AI 研发范式升级实践李思|快快主站千级团队 AI 研发范式升级实践李思|快2016年加快，现任主站技术部搜索技术中负责 担任快主站千规模 AI DevOps 研发范式升级项负责李思深耕 AI 驱动的程效能提升与 AI Coding 等向，积累了丰富的线实践与落地经验快主站 AI DevOps 项负责AI 浪潮下的效能迷局60%60%AI 代码成率60%60%AI 例成率75%75%AI CR 成率1000+1000+程师全推开快主站技术 AI 研发提效这些数据，到底给组织带来了什么实质性的变化？AI First 战略驱动下的 AI

2、 DevOpsPART 01从 AI 具全推开后说起真正的命题不是 AI 具的推，是 研发范式的升级AI 代码成率：17%30%+均吞吐、交付速率：基本持平个体效率差异不在有没有使AI 具 在于从 AI 辅助 AI 协同 AI 主导 的范式代差 AI 具 个提效局部洞察盘数据AI 时代的研发范式我们在哪，往哪去？定向 找路径 建度量 验成效AI 在部分作单元提供信息仍然是核控制者AI 在部分作单元完成初稿负责修改完善AI 主完成需求交付提供资源和验收AI 产出机关系过程段过程初稿结果交付AI First 战略驱动下的研发能智能化升级：研发范式的三个层次从 L1 到 L3，怎么？定向 找路径 建

3、度量 验成效研发范式演进路径（Path）组织研发范式结构演进路线（Roadmap）L1!L3 快速路：聚焦关键的价值场景，探索结构性的变与重塑，在价值场景追求线性跃迁L1!L2 主航道：全覆盖、规模化推进，让 AI 协作成为研发的常态，在多数场景取得即时普惠的效率增益定向 找路径 建度量 验成效链路庞杂，资源有限，体系如何建设？、研发交付流程的全拆解和效能洞察、对研发环节的 AI 提效多维评估，确定投策略三、形成 AIDevOps 能矩阵与建设路线能有了，怎么融进千团队的常？定向 找路径 建度量 验成效标杆跑通组织组织沉淀能组织沉淀能沉淀能团队复制实践 标杆的作范式，三协同放，内化为团队能团队

4、的实践验证，反哺能供给，迭代为组织能教练复制团队内化模式提炼实践验证全员覆盖能内化从范式升级到效能提升，怎么牵引和度量？定向 找路径 建度量 验成效组织维度：AI 研发成熟度定义组织的范式平，牵引从 L1 到 L2 到 L3 的演进向需求维度：AI 渗透率通过阈值与权重体系，拟合 AI 渗透深度到效能产出的传导函数AI 融每个研发环节，怎么衡量效果？定向 找路径 建度量 验成效能维度：各环节中 AI 原能产的效果是怎样的，在局部环节内产多少效率增益？我们让每个快了起来，但定向 找路径 建度量 验成效AI 代码成率提升，Coding 时间缩短，但等待测试时间膨胀AI 例成率提升，例投减少，但周期

5、不变 节省的时间去哪了？个在变快范式在演进L2+L3 交付需求占+26pp 编码周期缩短 40%例编写投占-5pp但组织没快效率在哪断了？定向 找路径 建度量 验成效AI贡献指标代码成率CR 成率例成率例执率代理指标Coding时CR评审时例投回测投效能过程指标任务开发周期端到端交付周期 任务发布周期效能北极星任务并发度均需求吞吐 任务测试周期补位对上下验证兜底低估估AI 渗透个体提效协同提效组织效能断点传统的协作流程下（专业分、估时排期、交接等待）提效被系统吸收 L1!L2!L3 机交互积递减，机摩擦递减机协作的四“隐性税”L3 模式的提效转化效率是 L2 的3倍以上AI 主交付，职能边界溶

6、解，协作节点减少，协作复杂度指数级降低Human on the loop，程师注意释放，线性 scaling 成为可能洞察1：AI 越快，和的协作摩擦越明显洞察2：AI 作为新协作主体，引机协作摩擦洞察3：L3-Agentic 同时消除-和-机摩擦个根源 两种摩擦 三个投影定向 找路径 建度量 验成效围绕围绕的特性设计的协作体系组织：按技术栈切分流程：分阶段交接信息：信息碎化-协同摩擦-机 协同摩擦协调：依赖 联调等对就位交接：提测约定 提前开发完等提测对：需求澄清 API 契约跨团队权限隔离!动补位提测/发布控!动衔接仓库 档分散!动喂上下跨意图传递失