2025QECon全球软件质量效能大会：从 AI 赋能到赋能 AI：“ICPC”时刻之后你最应关注的转型指标

任晶磊｜思码逸创始人兼CEO效能

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思码逸•清华大学计算机系博士；前微软研究院研究员，斯坦福大学访问学者•多篇论文发表在

FSE

、OSDI等顶级国际会议上•

曾参与微软下一代服务器系统架构设计

，获4项美国发明专利•

《软件研发效能度量规范》标准核心起草专家•参与编著《软件研发效能权威指南》《软件研发效能提升实践》•研发大数据平台Apache

DevLake开源项目发起人任晶磊思码逸创始人兼CEO效能

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思码逸04

如何度量AI

提效03

研发赋能AI

的切入点02

研发团队如何推动转型效能

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思码逸研01

软件开发本质的改变目录CONTENTS思码逸研发效能

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思码逸PART

01软件开发本质的改变效能

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思码逸研AI

如何赋能软件开发？思码逸研发效能

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思码逸

“AI

赋能

”——曾经正确的命题

效能

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“赋能AI

”——今天正确的命题

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思码逸一旦问题被良好定义，AI将拥有人类再也无法企及的代码生产力效能

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思码逸未来软件工程中，

留给人类开发者唯一重要的工作：定义软件，

把well-defined

问题交给AI效能

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思码逸PART

02研发团队如何推动转型效能

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思码逸

训练学习定义spec

在

chat

中“渗透

”定义问题

、spec-driven

并非易事效能

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思码逸研

“渗透”型开发“和我共事的西方学者有一个共同特点，

他们在讨论的时候没有把问题想得很清楚的习

惯，

但这没有阻止他们做出非常重要的工作

。这一现象值得反思

。

”——杨振宁思码逸研发效能

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思码逸“Talk

is

cheap.Show

methe

code.

”-

LinusTorvalds“Code

is

cheap.Show

me

the

talk.

”效能

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思码逸研1.

理念：

将

chat视为一种制品（artifact）

和研发资产2.

管理：

将

chat保存在

G

it

中•利用

Git

notes

系统，

而非引入新基础设施•与代码和提交独立，

减少干扰3.

工具

：Ti

gs

https://github.com/welldefined-ai/tigs4.

价值：

通过chat

生成spec（任务级/系统级）5.

度量：

chat覆盖率思码逸研发效能

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思码逸

“渗透

”型开发实操

Ti

gs

讨论组效能

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思码逸研

“渗透

”型开发实例

设备数据检测系统

DDMS：https://github.com/welldefined-ai/demo-ddms•保留了所有

chat

历史，

可通过ti

gs

阅读•生成规格保存在

specs

目录下（markdown格式）•

同时用

Claude和

Codex

实现（对应

claude和codex

目录/分支）

，

最终采用

Claude版本•建议：

采用

Claude

Code+

Sonnet

4.5

的效率

大约是

Codex

CLI+

GPT-5

的两倍思码逸研发效能

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03研发赋能AI

的切入点思码逸研发效能

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思码逸一旦问题被良好定义，

AI将拥有人类再也无法企及的代码生产力未来留给人类开发者唯一重要的工作

：定义软件，

把定义良好的问题交给AI“ICPC

时刻

”：

OpenAI

拿到金牌，做出全部题目Specs：AI

时代的“UML

”Tests：以API

测试为中心效能

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思码逸研

未来软件工程的“第一性原理

”思码逸研发效能

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思码逸Sonnet

4.5发布中容易忽略的

…

…效能

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思码逸03按需即时动态交互效能

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思码逸研02对话式动态交互思码逸研发效能

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思

大模型带来软件交互升级

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思码逸01对话式图文交流效能

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思码逸

Tests:

GUIvs.

API

效能

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思码逸

赋能AI

的知识源效能

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思码逸 赋能AI

的知识工程

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的知识工程

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思码逸 赋能AI

的人工成本

1.

应用架构向以API

为中心转型2.

面向API

的知识工程，

构建

API测试智能体

DevChatTester•告别“拖拉拽

”，

多API

自动组合•生成可执行的测试用例代码•

通过在测试环境中实际执行代码自主学习•提供API

文档优化建议•

自助本地部署，

免费试用效能

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思

研发赋能AI

的切入点

逸研发效能

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思码逸PART

04如何度量AI

提效效能

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思码逸效率指标