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A3--关钦杰--大模型落地企业研发的闭环暨《DevData24研发效能基准报告》解读.pdf

上传人: 张** 编号:181292 2024-08-01 34页 4.67MB

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本文主要探讨了大型模型(LLM)在企业研发中的应用挑战和现状,以及《DevData24研发效能基准报告》的核心数据。报告指出,AI辅助功能如代码自动补全、智能问答和代码生成功能在企业中得到应用,但面临运营培训、结合私有信息和适配实际场景等挑战。数据显示,应用AI编程工具能显著提升开发者效率。例如,使用DevChat后,规范提交比例提高,单元测试覆盖度增加,缺陷密度降低,研发带宽更高效。此外,《DevData '24 研发效能基准报告》提供了包括交付速率、交付质量和交付能力在内的三个认知域的15个指标基准线。报告发现,敏捷开发模式下的代码生产率更优,小规模团队效率更高;应用自动化测试工具的企业代码重点问题密度更低;外包人员占比20%-40%的团队代码生产率更优,但需关注代码质量。总之,AI工具和企业研发管理模式对研发效能有显著影响。
"AI如何提升企业研发效能?" "敏捷开发模式对研发效能的影响是什么?" "外包研发团队对企业研发效能的影响如何?"
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