任晶磊:AI落地研发的“最后一公里”暨《DevData24研发效能基准报告》数据解读.pdf

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《DevData24研发效能基准报告》

核心数据解读

任晶磊

思码逸创始人兼CEO

任晶磊

思码逸创始人兼CEO

公司职位

•清华大学计算机系博士;前微软亚洲研究院研究员,

斯坦福大学、卡内基梅隆大学访问学者

•《软件研发效能度量规范》标准核心起草专家

•多篇论文发表在FSE、OSDI等顶级国际会议上

•曾参与微软下一代服务器系统架构设计,获4项美国发明专利

•ApacheDevLake开源项目发起人

GOPS全球运维大会暨XOps技术创新峰会2024·北京站

企业研发应用AI,效能提升了吗?

(采纳率)

应用AI工具对企业研发效能的影响

效率方面:18%质量方面:23%

应用AI工具比未应用的企业应用AI工具比未应用的企业

需求交付周期更快单元测试覆盖度更高

数据来源:《DevData2024研发效能基准调研报告》

GOPS全球运维大会暨XOps技术创新峰会2024·北京站

AI落地企业研发的路径与终点

•AI落地企业研发需要“以终为始”,做填空题:

•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____‰降低到____‰,发版事故数从____个减少到____

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DevData24研发效能基准报告

170份有效样本

首次采用客观数据结合主观问卷

方式。客观数据来自受访企业私

有部署的思码逸DevInsight,采

三大认知域集Git、Jira等数据。

指标涵盖了《软件研

发效能度量规范》的15个指标基准线

三个主要认知域:

交付速率、交付质量统计分析代码生产率、代码贡献

和交付能力。均衡度、需求吞吐量、需求交付

周期、重点问题密度、缺陷修复

工作量等指标基准线

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专注于金融公司,实体制造业,销售代理公司的企业文化和实体项目或者互联网项目的策划编写润色,曾经协助多家基金公司,保险代理公司,房地产代销公司等初创企业完成企业文化和人事营销等制度的编写,由于疫情影响离开了喜欢的首都。

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