空泛的“体感有用”远不如拿（度量）数据说话来得有力。我们需要用数据清晰地阐述 AI 工具究竟为团队带来了多少实质性的效率

“AI 拥有人类无法企及的代码生产力”这句话已经变成了现实。今天我们人与 AI 比写代码，就像与汽车赛跑。没有打过 IC

在 API 测试这个具体场景下，我们的 AI 智能体采用什么样的输入和输出，才能交付最优质的测试用例和代码？

换句话说，AI 在研发流程中，最高的投资回报点在哪？

效能建设，核心要义是“持续改进”，而不是某个具体的方法或工具。

效能，是一个组织能够快速、可持续地创造最大化价值的能力。

本专题将通过主观数据与客观数据相结合的方式进行分析，以全面呈现 LLM 在行业中的应用现状与价值。

一年只订阅一份的行业研究，为何是它？

代码智能化在万人研发企业中从“早期尝试”到“范式变革”的持续演进和规模化落地过程。

AI到底为我们的研发工作带来了什么？想和大家分享一些我们基于真实数据和一线实践得到的观察与思考，将从三个层面展开。

虚拟项目是根据度量需求灵活定义出来的项目形式，可以脱离代码库和需求管理工具的限制，从管理视角对效能数据进行重新组合。

当AI让“一个月干完一年的活”成为可能，研发管理正经历一场颠覆性变革。

究其原因，研发工作的复杂性和动态性未被充分纳入程序员评估体系。

不要上来就问“怎么用AI”，而是先搞清楚我们的“发力点”在哪里。

或许我们应该问的是，在AI时代，怎么把代码度量地更清楚？

分享三个话题：AI度量、度量AI、效能度量与大模型的关系。

软件研发是一项极为庞杂的系统性工程，这些都需要依赖成熟的研发数据分析工具。

“正确地做事”知易行难，如果在组织内缺乏共识和明确的指引，一样会被“高高挂起”。

国内某顶级券商自2023年起与思码逸展开了合作，开始对其数百人的研发团队进行科学合理的研发度量和精细化管理。

降低运营成本，提升外包管理效率。