課程簡介
在數(shù)字化和AI的時代，研發(fā)效能已經(jīng)成為科技企業(yè)的核心競爭力。而現(xiàn)實情況是，隨著業(yè)務(wù)和研發(fā)復(fù)雜度的持續(xù)提升，當(dāng)前很多企業(yè)實際的研發(fā)效能并不理想，與期望的效能之間存在著巨大的鴻溝。企業(yè)漸漸發(fā)現(xiàn)，以往通過大量堆砌人力和資源，“快、糙、猛”地開發(fā)和交付軟件的方式已不可持續(xù)，組織規(guī)模變大了但研發(fā)效能卻是下降的。
針對當(dāng)前AI大語言模型所引發(fā)的技術(shù)變革，本課程在原有基礎(chǔ)上進行了大幅更新，將會詳細展開大模型在促進研發(fā)效能提升方面最前沿的探索與落地應(yīng)用，包括大模型與軟件研發(fā)結(jié)合點全景圖以及各個階段的實踐案例、工具落地、效果評估及持續(xù)優(yōu)化策略，以及各大頭部公司實際的能夠達到的效果及持續(xù)探索方向、未來發(fā)展趨勢。
目標收益
1.理解研發(fā)效能的本質(zhì)及領(lǐng)軍企業(yè)落地情況
2.系統(tǒng)掌握研發(fā)效能的實施框架和落地過程
3.全面理解研發(fā)效能在各個領(lǐng)域的具體實踐
4.探索結(jié)合AI大語言模型與時俱進實現(xiàn)效能提升
5.通過一系列案例深刻理解研發(fā)效能的提升之道
6.了解到推進過程中可能遇到的困難和常見誤區(qū)
7.與行業(yè)資深專家深度交流，進入研發(fā)效能圈子
培訓(xùn)對象
1、軟件開發(fā)、測試、質(zhì)量、運維工程師、架構(gòu)師
2、項目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、敏捷教練、DevOps工程師
3、研發(fā)基層/中層/高層管理者
4、研發(fā)效能實踐者、DevOps轉(zhuǎn)型推動者和實施者、研發(fā)效能度量設(shè)計和效能平臺建設(shè)者
課程大綱
| 研發(fā)效能的行業(yè)案例與趨勢洞察 |
1．研發(fā)效能的挑戰(zhàn)與本質(zhì) 2．研發(fā)效能的系統(tǒng)性方法（行業(yè)效能數(shù)據(jù)與系統(tǒng)模型） 3．研發(fā)效能黃金三角 V2.0（自有知識體系） 4．研發(fā)效能的升維思考與降維執(zhí)行 5．頭部企業(yè)研發(fā)效能體系案例（獨家資料） ① 案例企業(yè) 1）騰訊 2）字節(jié)跳動 3）阿里巴巴 4）螞蟻集團 5）百度 6）華為 ② 案例解析維度 1）研發(fā)效能組織結(jié)構(gòu)（組織定位及團隊劃分） 2）研發(fā)效能發(fā)展歷程（研發(fā)效能演進路線） 3）研發(fā)效能平臺建設(shè)（工具平臺建設(shè)及現(xiàn)狀） 4）研發(fā)效能實踐體系（效能實踐體系及特色） 5）研發(fā)效能度量指標（度量指標體系及特色） 6）研發(fā)效能的智能化探索（AI大模型最新落地進展） 6．研發(fā)效能基準報告及要點分析 ① 國內(nèi)企業(yè)研發(fā)效能度量基準值 ② 研發(fā)流程、工具平臺、數(shù)據(jù)度量對研發(fā)效能的影響分析 |
| AI 大模型在軟件研發(fā)中的落地 |
1．AI大模型推動的行業(yè)變革 2．AI大模型對軟件研發(fā)效能提升的實際效果 ① 業(yè)界典型案例與效果提升實際數(shù)據(jù) ② 建立對研發(fā)效能提升合理的預(yù)期值 3．AI大模型應(yīng)用落地的路線選擇 ① 大模型應(yīng)用落地的路線實踐指導(dǎo)（OpenAI官方） ② 提示工程、RAG、Fine-tuning 等方法的比較 4．AI大模型應(yīng)用落地的關(guān)鍵點 ① 提示工程的實踐與案例（常用模式、擴展案例） ② 大模型訓(xùn)練的實踐與案例（成功、失敗案例） ③ 檢索增強（RAG）的實踐與案例（各種方法比較） 5．AI大模型與軟件研發(fā)結(jié)合點全景圖 6．AI大模型在需求階段的結(jié)合點 ① 需求與設(shè)計階段大模型結(jié)合應(yīng)用場景 ② 大模型賦能基于知識工程的需求提效 1）需求準入檢查、實例化分析、需求評審 2）落地實現(xiàn)的步驟：提示工程、知識庫搭建、RAG、效果評估等 7．AI大模型在開發(fā)階段的結(jié)合點 ① 大模型輔助代碼生成及代碼補全實踐案例 1）代碼大模型、代碼生成及補全的實現(xiàn)原理 2）代碼生成及補全的關(guān)鍵技術(shù)：FIM、上下文感知、倉庫級補全等 3）代碼生成及補全的效果評估：度量指標與行業(yè)基準 4）代碼生成及補全的效果提升：Copilot工具能力 5）代碼生成及補全的效果提升：應(yīng)用技巧 6）代碼大模型Copilot類工具的運營策略 7）代碼大模型Copilot類工具的新特性與發(fā)展趨勢 ② 大模型輔助智能化代碼評審實踐案例 1）智能化代碼評審類工具的實現(xiàn)原理 2）智能化代碼評審類工具的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造 3）智能化代碼評審類工具的效果評估 4）智能化代碼評審類工具的的新特性：定制化代碼規(guī)范 ③ 大模型輔助智能化單元測試實踐案例 1）智能化單元測試實現(xiàn)原理 2）智能化單元測試類工具的效果評估 3）智能化單元測試類工具的新特性：智能改善測試套件 8．AI大模型在測試階段的結(jié)合點 ① 輔助測試用例治理的實踐及案例 ② 輔助測試用例編寫的實踐及案例：通過人機協(xié)同提升生成效果 ③ 輔助自動化測試生成等實踐及案例：智能化接口測試生成等 9．AI大模型在CI/CD階段的結(jié)合點 ① 輔助CI/CD錯誤定位及問題解決實踐及案例 ② 關(guān)鍵技術(shù)點：檢索增強生成（RAG）、日志選取及壓縮、提示工程 10．AI大模型在運維/運營階段的結(jié)合點 ① 輔助監(jiān)控查詢及告警摘要實踐及案例 ② 輔助故障分析及故障定位實踐及案例 11．AI大模型在通用領(lǐng)域的應(yīng)用結(jié)合點 ① 知識檢索相關(guān)實踐及案例 ② 智能化研發(fā)助手實踐及案例 12．AI大模型未來發(fā)展趨勢和探索方向 |
| 研發(fā)效能提升之"效能實踐"篇 |
1．研發(fā)效能實踐總覽及實踐地圖 2．需求及敏捷協(xié)作領(lǐng)域的實踐 ① 以價值流動為核心的需求工作流 ② 需求的層級結(jié)構(gòu)與顆粒度管理 ③ 需求的實例化與內(nèi)建質(zhì)量 ④ 敏捷協(xié)作與精益看板實踐與案例 3．開發(fā)領(lǐng)域的實踐 ① 常見代碼分支模型及適用場景 ② 單元測試的實踐和誤區(qū) ③ 代碼評審的實踐和誤區(qū) 4．測試領(lǐng)域的實踐 ① 內(nèi)部質(zhì)量與外部質(zhì)量 ② 測試的左移與右移 ③ 測試的金字塔結(jié)構(gòu) ④ 精準測試、契約測試等測試實踐 ⑤ 測試環(huán)境管理：特性環(huán)境和基準環(huán)境 5．CI/CD階段的實踐 ① 持續(xù)集成的原則、實踐和案例分析 ② 持續(xù)交付的實現(xiàn)及其完整的生態(tài)體系 ③ 大型企業(yè)持續(xù)交付案例解析（五個典型案例） 6．運維/運營領(lǐng)域的實踐 ① 六種常見的部署策略及其選擇 ② 云原生基礎(chǔ)設(shè)施 ③ 大規(guī)模部署中的效能提升實踐 7．組織和文化領(lǐng)域的實踐 ① 高效能組織的四類團隊拓撲 ② 高效能組織的三種協(xié)作模式 8．研發(fā)效能實踐的實施策略 ① 從大處著眼，小處著手 ② 價值流分析與瓶頸識別 |
| 研發(fā)效能提升之"效能度量"篇 |
1．研發(fā)效能度量的難點和反模式 ① 效能度量的三大難點 ② 效能度量的十大反模式 ③ 某千億市值公司研發(fā)效能度量失敗案例 2．效能度量行業(yè)案例和關(guān)鍵原則解析 ① DevOps 全球調(diào)查報告中的度量指標 ② Google、微軟、Facebook的度量案例 ③ 騰訊、字節(jié)跳動、阿里巴巴、百度的度量案例解析 ④ 研發(fā)效能度量的七大原則 3．效能度量的實踐框架：效能度量的五項精進 4．效能度量基礎(chǔ)設(shè)施 ① 度量基礎(chǔ)設(shè)施的三層網(wǎng)絡(luò)模型 ② DevOps工具鏈網(wǎng)絡(luò)與實體對象關(guān)聯(lián)關(guān)系 5．效能度量指標體系設(shè)計 ① 效能度量指標全景圖 ② 效能度量指標立方體（Cube）模型 ③ 價值流的五大流動指標詳解 ④ 工程質(zhì)量度量指標詳解 ⑤ 度量指標設(shè)計中的常見困惑及解決方案 6．效能度量分析模型 ① 基于GQM的度量分析結(jié)構(gòu) ② 從目標出發(fā)的效能分析案例 ③ 度量分析的十二種常用方法及案例 ④ 研發(fā)過程中的常見瓶頸及解決思路 7．效能度量產(chǎn)品建設(shè) ① 度量產(chǎn)品架構(gòu)設(shè)計 ② 度量產(chǎn)品標桿案例 8．?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動，實驗思維 ① 度量改進的PDCA循環(huán) ② 度量經(jīng)驗總結(jié)，避坑指南 |
| 研發(fā)效能提升之"效能平臺"篇 |
1．平臺工程的理念及落地關(guān)鍵點 2．研發(fā)效能平臺建設(shè)的五個層次 3．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次一：垂直領(lǐng)域工具集合 ① 實現(xiàn)最初形態(tài)的DevOps一站式平臺 ② 垂直領(lǐng)域工具提效和質(zhì)量控制實踐案例 4．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次二：跨領(lǐng)域互聯(lián)互通 ① 通過銜接點打通研發(fā)流程，實現(xiàn)全鏈路跨角色效率提升 ② 研發(fā)管理流與工程流的聯(lián)動 ③ 研發(fā)自動化助手的設(shè)計與實現(xiàn) ④ ChatOps的設(shè)計與實現(xiàn) 5．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次三：平臺生態(tài)化建設(shè) ① 平臺插件、擴展組件與三方系統(tǒng)集成 6．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次四：多場景·多視角解決方案 ① 產(chǎn)品視角、空間/項目視角、應(yīng)用視角 ② 應(yīng)用視角的設(shè)計與實現(xiàn) 7．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次五：價值流可視化管理 ① 價值流分析的設(shè)計與實現(xiàn) 8. 行業(yè)主流開源/商業(yè)效能平臺介紹 |
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研發(fā)效能的行業(yè)案例與趨勢洞察 1．研發(fā)效能的挑戰(zhàn)與本質(zhì) 2．研發(fā)效能的系統(tǒng)性方法（行業(yè)效能數(shù)據(jù)與系統(tǒng)模型） 3．研發(fā)效能黃金三角 V2.0（自有知識體系） 4．研發(fā)效能的升維思考與降維執(zhí)行 5．頭部企業(yè)研發(fā)效能體系案例（獨家資料） ① 案例企業(yè) 1）騰訊 2）字節(jié)跳動 3）阿里巴巴 4）螞蟻集團 5）百度 6）華為 ② 案例解析維度 1）研發(fā)效能組織結(jié)構(gòu)（組織定位及團隊劃分） 2）研發(fā)效能發(fā)展歷程（研發(fā)效能演進路線） 3）研發(fā)效能平臺建設(shè)（工具平臺建設(shè)及現(xiàn)狀） 4）研發(fā)效能實踐體系（效能實踐體系及特色） 5）研發(fā)效能度量指標（度量指標體系及特色） 6）研發(fā)效能的智能化探索（AI大模型最新落地進展） 6．研發(fā)效能基準報告及要點分析 ① 國內(nèi)企業(yè)研發(fā)效能度量基準值 ② 研發(fā)流程、工具平臺、數(shù)據(jù)度量對研發(fā)效能的影響分析 |
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AI 大模型在軟件研發(fā)中的落地 1．AI大模型推動的行業(yè)變革 2．AI大模型對軟件研發(fā)效能提升的實際效果 ① 業(yè)界典型案例與效果提升實際數(shù)據(jù) ② 建立對研發(fā)效能提升合理的預(yù)期值 3．AI大模型應(yīng)用落地的路線選擇 ① 大模型應(yīng)用落地的路線實踐指導(dǎo)（OpenAI官方） ② 提示工程、RAG、Fine-tuning 等方法的比較 4．AI大模型應(yīng)用落地的關(guān)鍵點 ① 提示工程的實踐與案例（常用模式、擴展案例） ② 大模型訓(xùn)練的實踐與案例（成功、失敗案例） ③ 檢索增強（RAG）的實踐與案例（各種方法比較） 5．AI大模型與軟件研發(fā)結(jié)合點全景圖 6．AI大模型在需求階段的結(jié)合點 ① 需求與設(shè)計階段大模型結(jié)合應(yīng)用場景 ② 大模型賦能基于知識工程的需求提效 1）需求準入檢查、實例化分析、需求評審 2）落地實現(xiàn)的步驟：提示工程、知識庫搭建、RAG、效果評估等 7．AI大模型在開發(fā)階段的結(jié)合點 ① 大模型輔助代碼生成及代碼補全實踐案例 1）代碼大模型、代碼生成及補全的實現(xiàn)原理 2）代碼生成及補全的關(guān)鍵技術(shù)：FIM、上下文感知、倉庫級補全等 3）代碼生成及補全的效果評估：度量指標與行業(yè)基準 4）代碼生成及補全的效果提升：Copilot工具能力 5）代碼生成及補全的效果提升：應(yīng)用技巧 6）代碼大模型Copilot類工具的運營策略 7）代碼大模型Copilot類工具的新特性與發(fā)展趨勢 ② 大模型輔助智能化代碼評審實踐案例 1）智能化代碼評審類工具的實現(xiàn)原理 2）智能化代碼評審類工具的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造 3）智能化代碼評審類工具的效果評估 4）智能化代碼評審類工具的的新特性：定制化代碼規(guī)范 ③ 大模型輔助智能化單元測試實踐案例 1）智能化單元測試實現(xiàn)原理 2）智能化單元測試類工具的效果評估 3）智能化單元測試類工具的新特性：智能改善測試套件 8．AI大模型在測試階段的結(jié)合點 ① 輔助測試用例治理的實踐及案例 ② 輔助測試用例編寫的實踐及案例：通過人機協(xié)同提升生成效果 ③ 輔助自動化測試生成等實踐及案例：智能化接口測試生成等 9．AI大模型在CI/CD階段的結(jié)合點 ① 輔助CI/CD錯誤定位及問題解決實踐及案例 ② 關(guān)鍵技術(shù)點：檢索增強生成（RAG）、日志選取及壓縮、提示工程 10．AI大模型在運維/運營階段的結(jié)合點 ① 輔助監(jiān)控查詢及告警摘要實踐及案例 ② 輔助故障分析及故障定位實踐及案例 11．AI大模型在通用領(lǐng)域的應(yīng)用結(jié)合點 ① 知識檢索相關(guān)實踐及案例 ② 智能化研發(fā)助手實踐及案例 12．AI大模型未來發(fā)展趨勢和探索方向 |
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研發(fā)效能提升之"效能實踐"篇 1．研發(fā)效能實踐總覽及實踐地圖 2．需求及敏捷協(xié)作領(lǐng)域的實踐 ① 以價值流動為核心的需求工作流 ② 需求的層級結(jié)構(gòu)與顆粒度管理 ③ 需求的實例化與內(nèi)建質(zhì)量 ④ 敏捷協(xié)作與精益看板實踐與案例 3．開發(fā)領(lǐng)域的實踐 ① 常見代碼分支模型及適用場景 ② 單元測試的實踐和誤區(qū) ③ 代碼評審的實踐和誤區(qū) 4．測試領(lǐng)域的實踐 ① 內(nèi)部質(zhì)量與外部質(zhì)量 ② 測試的左移與右移 ③ 測試的金字塔結(jié)構(gòu) ④ 精準測試、契約測試等測試實踐 ⑤ 測試環(huán)境管理：特性環(huán)境和基準環(huán)境 5．CI/CD階段的實踐 ① 持續(xù)集成的原則、實踐和案例分析 ② 持續(xù)交付的實現(xiàn)及其完整的生態(tài)體系 ③ 大型企業(yè)持續(xù)交付案例解析（五個典型案例） 6．運維/運營領(lǐng)域的實踐 ① 六種常見的部署策略及其選擇 ② 云原生基礎(chǔ)設(shè)施 ③ 大規(guī)模部署中的效能提升實踐 7．組織和文化領(lǐng)域的實踐 ① 高效能組織的四類團隊拓撲 ② 高效能組織的三種協(xié)作模式 8．研發(fā)效能實踐的實施策略 ① 從大處著眼，小處著手 ② 價值流分析與瓶頸識別 |
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研發(fā)效能提升之"效能度量"篇 1．研發(fā)效能度量的難點和反模式 ① 效能度量的三大難點 ② 效能度量的十大反模式 ③ 某千億市值公司研發(fā)效能度量失敗案例 2．效能度量行業(yè)案例和關(guān)鍵原則解析 ① DevOps 全球調(diào)查報告中的度量指標 ② Google、微軟、Facebook的度量案例 ③ 騰訊、字節(jié)跳動、阿里巴巴、百度的度量案例解析 ④ 研發(fā)效能度量的七大原則 3．效能度量的實踐框架：效能度量的五項精進 4．效能度量基礎(chǔ)設(shè)施 ① 度量基礎(chǔ)設(shè)施的三層網(wǎng)絡(luò)模型 ② DevOps工具鏈網(wǎng)絡(luò)與實體對象關(guān)聯(lián)關(guān)系 5．效能度量指標體系設(shè)計 ① 效能度量指標全景圖 ② 效能度量指標立方體（Cube）模型 ③ 價值流的五大流動指標詳解 ④ 工程質(zhì)量度量指標詳解 ⑤ 度量指標設(shè)計中的常見困惑及解決方案 6．效能度量分析模型 ① 基于GQM的度量分析結(jié)構(gòu) ② 從目標出發(fā)的效能分析案例 ③ 度量分析的十二種常用方法及案例 ④ 研發(fā)過程中的常見瓶頸及解決思路 7．效能度量產(chǎn)品建設(shè) ① 度量產(chǎn)品架構(gòu)設(shè)計 ② 度量產(chǎn)品標桿案例 8．?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動，實驗思維 ① 度量改進的PDCA循環(huán) ② 度量經(jīng)驗總結(jié)，避坑指南 |
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研發(fā)效能提升之"效能平臺"篇 1．平臺工程的理念及落地關(guān)鍵點 2．研發(fā)效能平臺建設(shè)的五個層次 3．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次一：垂直領(lǐng)域工具集合 ① 實現(xiàn)最初形態(tài)的DevOps一站式平臺 ② 垂直領(lǐng)域工具提效和質(zhì)量控制實踐案例 4．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次二：跨領(lǐng)域互聯(lián)互通 ① 通過銜接點打通研發(fā)流程，實現(xiàn)全鏈路跨角色效率提升 ② 研發(fā)管理流與工程流的聯(lián)動 ③ 研發(fā)自動化助手的設(shè)計與實現(xiàn) ④ ChatOps的設(shè)計與實現(xiàn) 5．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次三：平臺生態(tài)化建設(shè) ① 平臺插件、擴展組件與三方系統(tǒng)集成 6．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次四：多場景·多視角解決方案 ① 產(chǎn)品視角、空間/項目視角、應(yīng)用視角 ② 應(yīng)用視角的設(shè)計與實現(xiàn) 7．研發(fā)效能平臺建設(shè)層次五：價值流可視化管理 ① 價值流分析的設(shè)計與實現(xiàn) 8. 行業(yè)主流開源/商業(yè)效能平臺介紹 |
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