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研发效能认证（EPC）体系介绍
前言：随着2019年PCG各业务如火如荼的发展，急需提升的研发效能成为大家的关注点。由PCG研发部发起的一轮研发模式变革正在紧锣密鼓地席卷而来。 软件研发效能度量指标： ? 3 实践机制 研发模式变革活动的时间轴（2019年）如下： ? 总体思路为： ? a) 选取试点团队：遵循自愿自主的原则，对体系标准理念认可且友好，愿意投入研发人力的团队。 b) 建立和培训核心教练团：对试点团队的研发模式变革实践进行贴身指导。 未来展望 结合公司正在推行的技术中台战略思想，以EPC认证体系为驱动力，计划在2021年覆盖PCG全部业务。 我们会努力夯实基础研发环境与工具，搭建高效的研发生产体系，建设效能度量平台，让每位工程师的效能产出与质量透明可见。在DevOps转型之路上，我们一直在努力。 ?
11.5K42发布于 2020-06-23 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
腾讯敏捷研发体系TAPD揭秘
来自腾讯技术工程事业群（TEG）的领导及员工作为演讲嘉宾参加了政企、AI大数据、开发者3个专场，并向行业合作伙伴介绍了TEG在该领域的沉淀和探索。 [1498192641698_2010_1498192641983.jpg] 演讲主题：腾讯敏捷研发体系TAPD揭秘 演讲嘉宾：TEG研发管理部TAPD产品组组组长 陆莹 当今的互联网时代是一个快鱼吃慢鱼的时代 什么支撑了腾讯这么一个庞大的研发体系，并且能够支持不同类型的研发团队高效协作呢？ [1498192702516_5905_1498192702842.jpg] 2006年，腾讯敏捷研发体系TAPD产生了，到今年正好是十一年时间，它是提炼借鉴主流敏捷方法，比如说Scrum、XP、FDD TAPD的核心理念是敏捷迭代、小步快跑，快速改进、拥抱变化，用户参与等等，也就是腾讯率先进行敏捷转型，公司内部所有的团队都开始实施敏捷，想要实施敏捷，除了有一套敏捷体系，一套完整的成熟的敏捷工具也必不可少
9.1K20发布于 2017-06-23 用 AI Native 的方式开发 AI Native 的产品
最近工作中，有一个对比特别强烈： 一方面，我带着一个很小的团队，在用 AI Native 的方式，开发一个 AI Native 的 Agent 产品，感觉效率非常高，整个过程也给人巨大的成就感，有时候甚至会沉浸其中忘了时间 另一方面，上周给研发团队做 AI 提效的分享交流时，我发现，在我们开发并维护了十多年的这个体量巨大的项目中，AI 提效的效果并不理想，最多也就是起到了更好的代码补全作用，或者帮忙完成一些非常小的工具函数 对于 AI Native 的项目，核心思路是：把 AI 视作一个非常优秀、非常勤奋的员工，基于这个假设，我们就有必要重构整个软件开发流程，让它对 AI 友好。 但在 AI Native 的开发中，文档变成了核心资产。 我们的实践是：在开始写代码之前，按照完整的流程准备好各类文档。 存量项目的开发流程是为人类设计的，自然对 AI 不友好；而 AI Native 项目从一开始就考虑了 AI 协作，自然能够发挥 AI 的最大价值。
68010编辑于 2026-01-16- 来自专栏架构之家
高效能研发体系构建方案
研发体系构建 1）业务一体化构建 业务的一体化（或者称为业务中台），本质是基于功能抽象复用、架构合理性和业务统一管理的视角，通过适度的业务逻辑抽象、弹性的复用功能设计，将产品方案进行抽象、复用和下沉 【基础设施服务一体化】架构和运维推进并在设计初级做到技术选型的统一和项目结构的统一，技术内部团队中只允许使用一套基础设施服务和一套基础技术选型标准，比如分布式相关的基础服务，监控体系，研发管理体系和发布体系 ，激励+成长+360考核等等已知研发体系信息进行分析。 ）整体研发效能提升10%~20%。 总结 通过研发体系的构建，五个维度的一体化建设，我们不断努力的实践并验证人员能效提升并聚焦业务价值；然而研发管理体系的建设并没有银弹，我们依旧在不断的沉淀，实践，总结，交流，打破，提升；欢迎一起交流分享
72610编辑于 2022-07-12 - 来自专栏EAWorld
基于React Native的移动平台研发实践分享
本文目录： 一、React Native 已经成为了移动前端技术的趋势 二、基于React Native 进行移动平台研发过程中的一些思考 三、基于React Native 进行移动平台研发过程中的一些实践 Native 进行移动平台 研发过程中的一些思考 尽管React Native 在移动前端存在着无可比拟的优势，但每一家在工程化的过程中还是存在各自不同的思考。 三、基于React Native 进行移动平台 研发过程中的一些实践 基于上面的一些思考，我们基于React Native进行了一些实践，这里挑出几点给各位做个简单分享。 四、小结 基于React Native进行移动平台研发是一个系统性的工程，上述的工作仅仅是其中的一小部分，期间的坑还有很多，这篇文章也仅是从大粒度的方面进行了分享。 近两年来，致力于基于 React Native 工程化能力的提升、降低实施难度，以及智能化移动平台的产品研发，在移动开发智能化的路上不断进行探索。 ?
1.6K90发布于 2018-04-02 - 来自专栏漫画前端
阿里大佬漫谈 Typescript 研发体系建设～
我们认真挑选了社区大多数的 eslint 规则，配合 tsconfig、prettier、、工具的配置、提交时检查的配置等等，收集到了团队的工程体系 pri 中。
1.9K40发布于 2020-12-16 - 来自专栏架构技术
研发组织该如何设计绩效体系？
人力资源同事绞尽脑汁，但研发管理者和研发团队又觉得指标定义不合理，不断讨论、妥协的结果是，许多企业最后在使用一份有几十个指标的度量体系，管理成本高但激励效果又不明显。 一、研发绩效度量体系设计五原则 1.外部性 同样在《21世纪的管理挑战》这本书中，德鲁克指出，任何组织的绩效都只在外部反映出来。 因此，绩效度量体系应尽量选取一些难于伪造或者伪造行为对组织伤害比较小的绩效指标。 3.整体性 软件研发组织是一个复杂系统，各岗位间界限很难完全明确。 三、参考绩效指标体系 有了上面的理论铺垫，可以进入正题，介绍给读者参考的研发绩效度量指标体系。 这个体系的指标分成四组，下面将一一详细介绍： 响应力，反映研发组织响应市场要求的能力，包括需求耗费时长，时长分布图K值两个指标； 质量，反映研发组织交付质量，包括生产缺陷需求比，测试缺陷需求比两个指标
1.6K41发布于 2018-12-11 - 来自专栏CNB（云原生构建）
AI Native Git，启动
本文源自 CNB 社区讨论，记录了 AI Native Git 与 NPC 的诞生理念。本文由 NPC 与 少量人类共同完成，一起记录和见证时代的变迁。 AI 越用越累。你发现自己不是在用 AI 写代码，而是在伺候 AI 写代码。本来说好的替你上班呢？怎么变成你给 AI 打工了？有人在屏幕上贴"禁止关机"。有人半夜爬起来看 AI 有没有生成完。 这应该是 AI 时代开发者的日常。AI Native Git，启动从 TAB 到 IDE，从 IDE 到 NPC......直接说人话？对，就是这步，至此，艺术已成。 AI Native Git 不是 Git 的升级，是 Git 的终局。不是让 AI 帮你敲 git 命令，是让你再也不需要敲 git 命令。不是给 AI 加记忆，是让 AI 住进记忆里。 不是让你伺候 AI，是让 AI 替你上班。Git 伟大过。但它属于它的时代已经翻页了。AI Native Git，启动。点击 进入Issue：围观 NPC 怎么写小作文。线上聊代码，不如线下见真人。
15710编辑于 2026-04-21 - 来自专栏DevOps时代的专栏
腾讯：手Q研发体系与工具实践
本文整理自国内首届 Jenkins 用户大会演讲《让大象跳舞，手Q研发体系与工具实践》 讲师 | 潘金赤 编辑 | 白凡 讲师简介 潘金赤 腾讯高级工程师，毕业于华中科技大学，硕士学历。 今天的交流主要分为三大话题： 1、介绍手Q现状，以及存在着怎样的问题和压力 2、介绍内部各研发阶段的平台工具支撑体系 3、介绍手Q项目是如何将平台工具进行串联，达到怎样的持续交付效果 根据腾讯公司Q3刚刚发布的财报数据 体现在研发阶段主要有这四类。 第四，现在AI比较火，大家都在搞AI。而AI一定需要大量的素材，这个素材的采集和标注，同样也可以通过众测，众测的价值就是人多力量大。 以上是我们众测平台以及APP的介绍。 我们最后看一下“手Q”这套研发体系的效果，1.5小时能完成合入，3天内全部完成，80%以上的分支合入是准时的。
2.5K80发布于 2018-04-08 - 来自专栏IT大咖说
腾讯DevOps体系之研发管理那些事儿
内容来源：2018 年 5 月 05 日，腾讯研发管理部CODE平台产品负责人孙晨星在“2018 DevOpsDays Beijing”进行《腾讯DevOps体系之研发管理那些事》演讲分享。 阅读字数：4882 | 13分钟阅读 摘要 在5月5日的DevOpsDays Beijing，CODE平台产品经理marssun分享介绍了腾讯研发工具体系，并通过两个研发过程中的实践案例说明DevOps 名研发人员。 研发工具自动化 研发链上，腾讯具备完整的去中心化的工具体系。在这个体系中，自动化和便利性同等重要，并通过去中心化的机制保证组织末梢上的业务效率。 腾讯研发工具链 腾讯特有去中心化的研发工具体系，平台之间使用松耦合的方式互相集成 下图中列出的工具系统大约占到腾讯内部工具平台的1/8左右。若从圆心点画每一条射线，都能找到一个完整的工具链。
2.2K20发布于 2018-07-30 - 来自专栏木东居士的专栏
研发之路：结构化的思维体系
研发之路结构化的思维体系 每次写周报、作汇报、发文章，都难免要讲到自己的日常工作，如何说清楚是一个不小的挑战，非常挑战结构化思维体系。 这样就建立起了结构化思维体系的“中心”。 当形成“中心”后，再反向对任务进行拆解，通过一定的方法论，分析任务的有效解决方法。 |0x02 结构化思维在研发工作中的应用 形成了结构化思维，回看日常的工作，无非就是：技术、业务、管理，这三大类。
1.4K20发布于 2020-08-03 - 来自专栏肉眼品世界
五个维度打造研发管理体系
目标 通过构建完整研发管理体系，建立管理机制，让技术组织聚焦目标，高效运转，同时激励团队不断优化提升。 研发管理体系构建思考 通过道，法，术，器，势五个维度去思考整个管理体系的构建。 人事制度构建: 由研发 hrbp 牵头，在协助组长解决人员相关问题的过程中，进行全局性体系化思考，协同 PMO 等类似角色共建研发相关人力制度。 比如绩效考核评分规范，研发晋升制度，研发招聘制度，研发激励体系等。 将研发技术标准化 在构建整个研发体系的过程中，我们期望通过五个维度(技术一体化，业务一体化，监控一体化，运维一体化，管理一体化)进行体系化构建，其中技术一体化的核心是打造标准化的技术体系。 我们在实践从五个维度(技术一体化，业务一体化，监控一体化，运维一体化，管理一体化)构建研发体系，不断在其中引入一些第三方的工具/平台/开源/理念，和自研一些工具或者框架来提升整体研发体验和效率。
2.6K20编辑于 2021-12-09 AI原生组织（AI-Native Organization）
，字节AILab专注大模型不足10人-2023年下半年梁汝波主导大刀阔斧重组####组织重构**三驾马车架构**：|团队|负责人|职责||:-:|:-:|:-:||**Seed团队**|朱文佳|大模型研发 应用DEMO机制└──推动业务场景驱动Step4:价值闭环├──设计激励机制（能量金）├──建立效果评估体系└──形成自我进化循环展开代码语言：TXTAI代码解释----##五、评估维度###5.1六大评估维度 |维度|评估要点|AI+思维vsAI-Native思维||:-:|:-:|:-:||**战略**|AI是否成为顶层设计？ ——何恩培----##七、未来展望###7.1AI-Native时代趋势1.**智能密度导向**：最强公司不是人多，而是模型强、反馈快、学习速度高2. **Human-Native并重**：AI-Native+Purpose-Native，成为下一代伟大公司的双翼###7.2历史镜鉴>中国曾经历互联网的"原生时刻"：阿里、腾讯、字节并不是把互联网"加进去
92010编辑于 2026-05-18AI重塑软件开发：构建降本增效的智能化研发体系
不变变化软件带来的价值不变软件开发的成本在变软件持续稳定运行的需求不变开发上线的周期在变完整的需求设计开发测试运维体系不会变具体执行每个环节的技术在变开发全过程对思考、理解能力的要求不变是人还是LLM不一定为应对 ，AI辅助生成90%的基础文档文档—>AI—>人确认价值树，原型图，客户旅程地图，业务流程图，逻辑流程图，功能架构图，用户故事图，产品演进图架构定义规范和标准，Codinglaw文档—>AI遵循Codinglaw 运维确认资源使用情况及峰值评估，针对特殊场景提前预案故障—>AI—>建议解决方案基于历史运维数据及复盘文档，给出建议AI驱动的软件全流程自动化在AI时代，软件开发正朝着全流程自动化演进。 一、AI在开发流程中的具体自动化场景AI技术已深度融入软件开发生命周期的各个环节：需求管理自动化AI评估需求价值：自动分析需求带来的效率提升、成本节约与收益增长，为优先级排序提供量化依据。 承担大部分执行工作时，人类工程师的价值将向上迁移，聚焦于两大核心职责：制定规则与标准：设计、优化并维护整个自动化体系的规则、架构与质量标准。
78310编辑于 2025-10-21- 来自专栏大数据-BigData
快手实时数仓保障体系研发实践
image.png 在实时数仓保障的起始阶段，我们借鉴了离线侧的保障流程和规范，按照生命周期划分了三个阶段：研发阶段、生产阶段和服务阶段。 研发阶段构建了模型设计规范、模型开发规范以及发布的 checklist。 但是相比于离线，实时的学习成本颇高，完成以上建设后，各个结算依然存在几个问题： 研发阶段：Flink SQL 的学习曲线相比于 Hive SQL 更高，容易在开发阶段引入隐患。 我们通过目标进行报警，目标拆解的子目标进行监控，构建整体的监控报警体系。 正向保障措施的基础是监控报警体系，分为两个部分。一方面是对时效性、准确性、稳定性做 SLA 目标报警建设。另外一方面是基于链路的监控体系建设，包括链路监控、链路依赖的服务可用性监控以及集群资源监控。
1.1K20编辑于 2022-06-27 什么是真正的 AI Native？
PART02 AI Native 的研发过程 AI Native 的研发不是让工程师更快写代码。 真正的 AI Native 研发，是把整个研发过程升级为系统化的工作流。 但在 AI Native 的研发中，规格文档成为了核心资产——它不仅是给人看的，更是给 AI 看的。 这和我在用 AI Native 的方式开发 AI Native 的产品中提到的“文档驱动开发”是一脉相承的。只是 Spec-Driven Development 把这个理念更加体系化了。 的研发方式来构建，而 AI Native 的研发方式需要 AI Native 的组织来支撑。
3K11编辑于 2026-01-27自动化Prompt生成平台的研发体系设计
一份轻松不啰嗦的自动化Prompt平台研发攻略 一、项目背景 在大模型应用爆发的今天，不写Prompt的工程师，正在变成“写Prompt的工程师”。 但问题来了：每次都手动写Prompt？ 保持每段之间空一行 高亮：使用 **加粗** 或 `代码块` 图表：采用Mermaid 或 外链图片 六、总结与展望 自动化Prompt平台并不是简单地把文字拼在一起，它背后是一套“工程化思维 + 智能调度”的技术体系
36300编辑于 2025-07-11- 来自专栏DevOps
从AI辅助编码到Agentic研发，嘉为蓝鲸AI研发实践
01AI辅助编程的局限性我们很早就开始让AI参与日常研发，但随着实践深入，一个反直觉的现象开始浮出水面：工具用得越来越熟，问题却越来越多，交付数据反而不支持主观感受。 问题不出在模型能力上，而是工作流还是开环的——AI生成，人判断，人修正，再循环。02Agentic研发范式蒸汽机时代，工人守在机器旁边手动调节阀门，最终成为整个系统的速度上限。 •前端Agentic化还刚起步：前端覆盖率70%，约束体系和上下文积累远不如后端成熟，组件边界、状态管理和UI行为验证不能简单套用后端的分层思路。 •让AI审查AI写的测试：参考OpenAI建立体系化LintSkill的思路，用专门的Skill扫描已有测试，判断断言逻辑是否和Spec的验收标准对得上，发现问题自动提PR修正。 •前端引入同等约束体系：建立组件职责约束（展示组件vs容器组件，禁止在展示组件里发请求），引入端到端测试作为UI行为的自动化验证门控，目标覆盖率90%+。
12610编辑于 2026-06-01 - 来自专栏深度学习与python
研发体系支撑价值驱动的业务创新 | GTLC 南京
会上，有赞技术 VP、顾问，TGO 鲲鹏会 (杭州) 负责人沈淦（怀民），发表《研发体系支撑价值驱动的业务创新实践》的主题演讲，分享从宏观经济到细节落地，包括业务如何转型，技术团队怎么配合业务等内容。 价值驱动的业务模式 对研发体系的要求 我们技术和业务的结合分为几个阶段，第一阶段是神秘主义，技术和商业中似乎有一道护城河，中国现在已经跨过了这个阶段；第二阶段是协作，其实就是卷王时代的特点，技术按需求工作 无论是战略、策略、价值评估体系、交付体系、成本，最后关键是要围绕试错，让它流动起来。流动就是端到端的价值创造，从客户需求出发到客户价值交付，形成闭环。 我们说服研发团队围绕用户故事做构建，按照用户故事的颗粒度来定义 Future，我们把它定义一个新的概念叫用户故事集，这是对团队心智的挑战。最难的挑战是围绕用户故事做交付。 总 结 数字化时代研发体系要打造价值驱动，其中最主要的是端到端流程的闭环。拆解开主要是两大目标，一是围绕价值的工作，二是要让工作流动起来。最后一定要相信代码的力量，特别是代码驱动数字化世界。
53210编辑于 2023-03-29 诺基亚布局加拿大，全球研发体系或将调整？
AI-native Networks：诺基亚的网络业务开始全面向AI方向转型，将机器学习技术运用到诺基亚的通信网络之中，将AI技术赋能诺基亚运维管理方面的智能化，做到端到端的自动化优化。 猜测1，会在这里布局AI Supercycle相关的产品线，如Nokia HZ site这样的AI-native、AI-RAN等Mobile Network和Network infrastructure 相关的网络产品研发。 AI-native IP 网络：这将是未来全球互联网架构的核心部分，通过机器学习算法进行自我优化和动态调整，AI-native 网络将提升网络的智能化水平，实现端到端的自动化管理。 、AT&T、T-mobile等运营商和英伟达关于6G-AI标准方向的研发布局。
26010编辑于 2026-03-17
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