2、2023 DOD BizDevOps AI提效探索-覃宇-脱敏版.pdf

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1、BizDevOps AI提效探索覃宇，Thoughtworks 资深咨询师2023 China DevOpsDays-8月12日 北京-个人简介覃宇，Thoughtworks 咨询师拥有近二十年软件开发和咨询经验，深度参与了多家头部通信企业和金融企业的精益/敏捷/数字化转型历程，作为技术教练或架构专家致力于帮助客户提升研发效能。业余时间喜欢翻译写作，译/著作有：代码管理核心技术及实践Kotlin实战Serverless架构：无服务器应用与AWS Lambda云原生安全与DevOps保障领域驱动设计精粹个人公众号：覃宇码字的地方生成式 AI 应用对个人效率的影响大模型参数越来越多，成本越来越低未

2、来模型将无处不在生成式 AI 应用迎来“iPhone”时刻未来生成式 AI 应用将无处不在在生成式 AI 应用的加持下个人效率将拉开上百倍的差距个人开发AI提效探索（基础）以我自己为例，每天主要的工作是 1 个小时编码+2 个小时文档生成式 AI 应用生成式 AI 应用可以增强的工作占比简单使用工作时间占比工作增强带来的收益估算节省的工作时间或增加的产出花费的成本Notion AI每天 10000 字左右的文档类工作（总结、提炼、翻译等等）工作占比：25%同等文字工作量同时缩短30%效率提升7.5%（30%x 25%）每月10美金Github1 Copilot1每天 500 行左右的编码工作（

3、代码生成、测试用例生成）工作占比：12%每天可以多产出50%效率提升6%（50%x 12%）每月10美金ChatGPT大部分时候作为搜索引擎的替代，也有生成代码或是 DSL（如 UML）N/A（没有好的统计方法）每月20美金*小结：每月花费 2040 美金，带来 13.5%效率的提升个人开发AI提效探索（进阶）生成式 AI 应用的局限反复输入的提示语技巧问答字数”(Token)限制冻结的大模型知识在工具之间来回切换小结：编写一个程序只需要数小时，但是每万字要消耗 0.22 美金调用大语言模型的技术栈并不复杂，上手很快（一周足矣）但完成一次万字规模的复杂任务需要 0.22 美金*通过编程解决的思

4、路把常用提示语变成模板用自动化脚本代替手工输入复杂问题进行拆分变成连续多次问答Chaining外挂向量知识库增强生成效果让Agent自己推理并计划行动集成三方工具完成任务不能单靠生成式 AI 应用，还需要编程调用大语言模型$自动化脚本Chain/Agent提示语模板向量知识库第三方工具OpenAI API 典型的生成式 AI 应用个人AI提效如何放大到企业研发中每月花费 2040 美金购买3款应用获得13.5%效率的提升（如文字工作用时缩短30%）（如编码效率提升50%）在 13.5%效率提升的基础上进一步提升（如总结5篇公众号文章）（如写出50个单元测试）2周上手时间+每个程序4小时开发时间

5、每万字工作量还要花费 0.22 美金思考：个人开发 AI 提效的成果能不能放大到企业级研发中？个人开发 AI 提效的挑战在企业级研发中如何解决？企业级研发与个人开发的差异自研BizDevOps工具平台跨职能协作和领域划分产生了分工分工协作则需要大量的知识传递（文档、图、代码.还有隐性的方法）领域知识是企业独有的核心竞争力不同的知识工作需要的工具不同，需要BizDevOps平台拉通来提升效率AI 如何在在 BizDevOps 平台上进一步提升效率？问题1：AI 到底可以给企业级研发中的各个角色带来多少效率提升？产品设计架构设计开发产品设计特性设计开发计划建模架构设计API 设计详细设计编码编码后

6、用户调研测试测试用例设计自动化测试缺陷分析交付运维部署发布Monitor产品创新产品定义原型功能细分UX Design非功能需求验收条件优化级迭代计划发布计划里程碑设计事件风暴领域模式限界上下文时序图设计组件图设计设计模式文档API 定义代码设计代码生成单元测试生成代码检视提交信息根因分析缺陷分析缺陷文档测试代码生成测试用例生成发布文档更新文档部署脚本生成日志分析客户支持客户情绪分析问题2：如何让AI理解企业专有的领域知识？问题3：BizDevOps平台如何快速集成并迭代AI提效成果？探索1：不同角色知识工作的效能提升验证探索过程探索小结第1步：选择一个真实的项目需求:Thoughtworks