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1 节奏

1.1 阶段一：平台化、数字化、精益化（2023-2024 年）—— 筑牢基础

• 核心目标：解决研发交付流程散乱、无标准无数据的问题。–构建研发平台，指定研发流程规范
• 关键举措：
  • 建设三端一站式研发平台（KDev 服务端、KFC 前端、Keep 客户端），底层共享流水线、权限等基础能力
  • 实现需求流 & 工程流标准化，研发工具渗透率 > 95%，流程自动化翻转率 > 94%
  • 建立效能度量体系，以 “人均交付产品需求数” 为北极星指标，配套牵引指标与约束指标（防数据造假）
• 阶段成果：人均需求吞吐量提升 41.57%，需求 2 周交付率 78.1%，研发数据置信度 > 90%

1.2 阶段二：智能化 1.0（2024.6-2025.6）—— 聚焦个人提效

• 核心目标：通过 AI 工具提升个体开发效率。–研发流程中，个别节点使用AI工具
• 关键举措：
  • 自研 AI 编程工具 Kwaipilot（支持 IDE 插件、AI IDE、CLI、智能问答引擎形态），替代采购第三方工具
  • 推广 AI 编码、智能 CR、测试用例生成等单点能力，配套《AIx 开发指南》沉淀最佳实践
  • 通过 “热 AI 计划”“AI 样板间”“1024 AI 开发挑战” 等活动固化组织使用习惯
• 阶段成果：AI 代码生成率（严格口径）从 1% 提升至 30%+，部分业务线达 40%+；但组织级需求交付效率无明显改善
• 核心问题：编码环节碎片化提效，联调、测试、需求评估等环节耗时未变，个人提效无法传导至组织

1.3 阶段三：智能化 2.0（2025.7 至今）—— 聚焦组织提效

• 核心目标：通过 AI 提升需求端到端交付效率，构建 “AI 研发范式”。–端到端AI研发平台
• 核心路径：L1 AI 辅助（Copilot）→ L2 AI 协同（Agent）→ L3 AI 自主（Agentic）
• 关键实践（AI x 效能平台 / 实践 / 度量）：
  • AI x 效能平台：建设下一代智能研发平台，包含 AI Studio（统一 AI 桌面）、Flow（端到端交付流程）、Agents（自动化研发活动）、Mind（Agent 记忆与自学习系统），支持多研发模式协同进化
  • AI x 效能实践：
    • 个人级：推广 AI 辅助开发（全流程 AI 辅助，提效 30%）、AI 协同开发（自然语言交互，提效 40%）
    • 团队级：重塑协同分工模式，打造全栈 “超级个体”，标杆团队人均交付需求数提升 38%，交付周期缩短 53%
    • 业务线级：以 “AI First” 战略驱动，分级推进 L1-L3 需求落地，覆盖 60%+ 研发流程环节
  • AI x 效能度量：建立 “需求 AI 研发成熟度模型”，以 L2&L3 需求占比为核心牵引指标，替代单一代码生成率
• 阶段成果：L2&L3 需求占比从 4.66% 提升至 14.94%，对应需求交付周期缩短 27.16%，AI 代码生成率最高达 40.21%

2 端到端研发平台有哪些能力–产品形态

2.1 流程层：Flow（端到端交付流）—— 打通云端研发全链路

2.1.1 动态编排流程

• 可视化流程编排：提供 Web 端可视化界面，用户可拖拽配置 “需求分析→编码→测试→部署” 的流程节点，支持自动触发 AI 能力（如 “编码完成后自动生成测试用例”“测试通过后自动生成部署脚本”）。
• 上下文自动传递：AI 生成的需求结构化文档、技术方案、代码片段可无缝流转至下一环节，避免用户手动复制粘贴（如快手 Flow 中 “AI 需求分析结果直接传递给编码 Agent”）。
• 多工具集成能力：云端架构需支持对接主流代码仓库（Git、SVN）、CI/CD 工具（Jenkins、GitHub Actions）、测试平台（Jest、Postman），实现 “代码生成→提交仓库→自动测试→部署上线” 的闭环。

2.1.2 能力层：Agents（AI原子能力集）-每个阶段一个Agent

缺失一个智能发布环节Agent、编译部署Agengt