工具链选型与治理
- 按团队规模与技术栈选型（代码助手、Agent、评审、测试生成）
- 统一账号、权限与成本管控方案
- 数据合规边界与内部使用政策
为什么买了 AI 工具，效率却没起来
- 工具买了不少，每个人各用各的，产出质量参差不齐。
- AI 生成的代码没人把关，评审成本反而变高了。
- 代码库太大，AI 看不到足够上下文，给出的答案不可用。
- 没有度量，说不清到底提效了没有，也就没法向管理层交代。
- 合规与数据安全问题没解决，只能在小范围偷偷用。
把 AI 接进研发，难点从来不是模型能力，而是工程约束：上下文怎么给、产出怎么验、流程怎么接、质量怎么守。这些是体系问题，不是工具问题。
我们交付什么
上下文工程规范
- 代码库结构化改造，让 AI 能读懂项目
- 项目级规则文件与提示模板库
- 需求与技术文档的机器可读写法
交付流水线改造
- CI/CD 中接入自动化评审与质量门禁
- 测试生成与回归策略
- 人机分工边界：哪些环节必须人工把关
度量与改进
- 定义可观测的提效指标（交付周期、返工率、评审耗时）
- 建立度量看板与月度复盘机制
- 按数据持续调整规范与工具配置
团队能力建设
- 分角色的实操培训（开发、测试、技术负责人）
- 结对陪跑：在真实需求上带一遍完整流程
- 内部推广材料与答疑机制
交付物
- 体系设计说明书与落地路线图
- 可运行的流水线与配置文件
- 规范文档与提示模板库
- 度量看板与复盘模板
怎么推进
- 01
现状评估
看代码库、看流程、看团队现有的 AI 使用情况，找出真正的卡点。
- 02
体系设计
给出工具链、规范、流水线与度量的整体设计，明确阶段目标。
- 03
试点落地
选一条真实业务线跑通全流程，形成可复制的样板。
- 04
推广与培训
分角色培训，把样板推广到其他团队，配套使用规范。
- 05
度量与迭代
按指标复盘，调整规范与配置，把体系交给你的团队自己运转。
常见问题
你们会不会只是推荐一堆工具然后就走？
不是。我们交付的核心是规范、流水线和度量机制，工具只是其中一环。项目结束的标志是「你的团队能自己跑起来」，而不是「文档交了」。
团队技术栈比较老，也能做吗？
可以，但会先做一次可行性判断。老技术栈的 AI 辅助效果通常弱于主流栈，如果投入产出比不划算，我们会直接说明，而不是硬做。
代码安全怎么保证？
评估阶段会先划定数据边界：哪些代码可以出内网、哪些必须走私有部署。方案里会明确每个环节的数据流向，并给出合规建议。
能保证提效多少百分比吗？
不承诺具体百分比。我们承诺的是建立可观测的度量机制，让提效与否由你自己的数据说话。任何人向你承诺一个精确数字，都值得警惕。