賈安亞-心流與創新-Al Native 生產力工具的發展、價值與商業落地.pdf

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1、賈安亞商湯科技Copilot 產品負責人心流與創新 AI Native 生產力工具的發展、價值與商業落地2024 全球產品經理大會市場發展與用戶態度產品價值與應用落地功能創新與技術創新AI生產力工具未來展望AI Native 生產力工具市場發展與用戶態度AI編程助手應用現狀（以編程助手為例）*StackOverflow:2024 Developer Survey*McKinsey Digital:Unleashing developer productivity with generative AI60%以上開發者正在使用 AI 編程助手獨立任務對比實驗中總體工作時間減少 55%AI編程助手應

2、用現狀（以編程助手為例）發揮 AI 優勢 助力代碼開發揚長補短的使用能力 解決痛點新的解決問題的體驗 減輕壓力60%的參與者認為 ChatGPT 對他們的滿意度產生了中等程度的積極影響。尤為顯著的是，它使人們感知到了生產力的提升，減少了重復性工作，而并未帶來顯著的壓力影響。此外，其他反饋突出了 ChatGPT 在助力工作開展、幫助學習新知以及便捷地獲取有效信息等方面所起的作用，與傳統工具相比優勢明顯。個人用戶視角演變（以編程助手為例）大模型優先用戶體驗優先企業用戶視角演變全面探索從輔助開發人員到全生命周期產品設計架構設計代碼開發測試交付運維建模架構設計API設計事件風暴領域模式限界上下文時序圖

3、設計組件圖設計設計模式API定義概要設計文檔詳細設計編碼編碼后代碼設計代碼生成單元測試生成代碼審查提交信息產品設計日志分析客戶支持客戶情緒分析發布發布文檔更新文檔部署部署腳本生成缺陷分析自動化測試測試用例設計根因分析缺陷分析缺陷文檔測試代碼生成系統/集成用例生成產品設計特性設計開發計劃用戶調研產品創新產品定義原型功能細分UX 設計非功能需求驗收條件優先級發布計劃里程碑設計需求規格文檔計劃文檔詳細設計文檔V4.0V5.0AI Native 生產力工具產品價值與應用落地軟件研發助手：對企業級軟件研發的三重價值探索新的研發模式增強當前工作效率積累優質研發資產提升編碼效率、縮短走查時長、減少測試成本等

4、能更快產生需求么能更快交付么對企業的價值解決資產沉淀難、規范落地難，技術債務積累多等問題從需求到服務的業務閉環視角解構、重構多部門活動、協作和流程L1L2L3生產力決定生產關系個人企業團隊軟件研發助手：面向開發者的應用形態*RAG 方案帶來實用性躍進*Agent 方案帶來功能擴展代碼補全多編程語言支持倉庫級信息抓取*開發協助*Commit Message 生成智能體/自定義智能體 對話問答代碼和技術相關問題問答*基于知識庫的知識問答*內置代碼任務：代碼重構代碼翻譯代碼糾錯單元測試生成軟件研發助手：面向開發團隊的應用形態軟件研發助手：面向企業級的應用形態測試用例模板需求分析架構設計代碼編寫軟件測

5、試多輪對話需求規格設計編碼實現單元測試測試用例測試報告概要設計詳細設計知識資產行業背景業務知識業務流程業務角色異常處理系統知識系統構成接口定義交互規范項目背景功能清單接口清單術語&縮略詞功能描述功能流程功能界面接口說明非功能需求項目背景系統目標系統約束用戶規劃系統模塊技術架構數據架構安全設計系統概述設計原則編碼規范系統設計模塊設計網絡結構異常處理運行設計案例序號案例名稱正例/反例案例描述前置條件步驟描述預期結果優先級項目背景測試范圍測試策略測試環境測試案例測試結果風險分析測試結論邏輯推理長文本理解擴寫與續寫模型微調思維鏈提示接口調用RAG提示詞工程Agent編排測試用例執行結果AI Native 生產力工具功能創新與技術創新降低用戶使用門檻，提升端到端效果Prompt優化（外化COT）+Constrained Decoding+（內化COT？）降低用戶使用門檻，選擇場景內較優的交互組合AI Native 生產力工具AI生產力工具未來展望