2025QECon全球软件质量效能大会：双核驱动智效合一：AI 时代腾讯研发效能提升落地实践

双核驱动，智效合一AI时代腾讯研发效能提升落地实践张乐｜腾讯研发效能及AICoding资深技术专家用严禁复制/传播/商用

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大会专用严禁•研发效能及AICoding资深技术专家，致力于体系化的研效提升方法/实践•目前负责支撑数万人规模的智能化软件工程相关工具平台的设计与研发•长期就职于一线互联网公司（腾讯、京东、百度等），主导研发效能提升、平台工程落地、研发效能度量体系建设、敏捷与DevOps实践赋能等工作•DevOps运动早期实践者与布道者，《研发效能宣言》发起人及内容起草者•国内主流研发效能、

DevOps、工程生产力等领域技术大会联席主席、专场出品人、

Keynote演讲嘉宾•知识星球“研发效能”主理人，软件工程领域书籍作者/译者用严禁复制/传播/商用

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大会专用严01智能化“优先聚焦于个体层面的效率突破”90%的工程师在工作中使用

AI，并有超

过80%的人认为AI提高了他们的生产力02

组织协同“致力于将个体效率转化为组织效能”个体开发者的“快”，如果不能顺畅地传递到下一个环节，就会在协作的缝隙中流失禁复制/传播/商用

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大会专用严禁PART

01智能化：优先聚焦于个体层面的效率突破用严禁复制/传播/商用

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大会专用严禁路径二：研发范式重构路径一：建设一站式研发效能平台用严禁复制/传播/商用

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大会专用严02

组织协同“致力于将个体效率转化为组织效能”平台工程是AI效益规模化的分发层与治理

中枢，将个体效率提升转化为组织级改进01

智能化“优先聚焦于个体层面的效率突破”AI提升研发效能是一个系统问题，先从个体

高频场景的增强出发，再扩展到端到端流程路径一：AI增强现有研发流程禁复制/传播/商用

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大会专用严禁路径二：构建联盟式的平台工程体系用严禁复制/传播/商用

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大会专用严禁AI

原生

IDEWeb

端代码补全

智能对话智能评审单元测试QECon

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严禁

on

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禁复制/传智

码

对话生成代码

自动检查代码

QECon自

成

严QECon大会专用严禁复制/传播/商用用

严禁复制/传播/商用用QECCli命令行IDE

插件产品形态产品价值提升编码效率与代码质量腾讯编码规范及优秀实践落地助力个人/

团队实现全栈开发能力提高开发者编程

专注度与心流体验落地效果50%+新增代码由AI生成30%+代码问题由AI发现平均编码时间缩短

40%+平均需求完成时间缩短

20%+覆盖支持多款主流IDE主流编程语言及框架，

90%以上的腾讯程序员，多款国民级产品都在使用用严禁复制/传播/商用

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大会专用严产品优势基于

Agent的端到端代码生成工程理解与整仓检索MCP市场形成智能编码生态补全速度快准确性高CodeBuddy–

腾讯

AI

编程助手，通过人工智能技术提升开发者的编码效率和质量

以自研混元大模型+

开源模型为底座，

提供代码补全、智能对话、智能评审、单元测试等能力

打造公司级安全、高效、

可控、特色的智能研发助手，

帮助开发者提升编码效率及代码质量

已经覆盖超200种主流编程语言及框架，插件端支持业界主流IDE，

同时研发了

AI

原生

IDE禁复制/传播/商用

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大会专用严禁

么腾讯云增加依赖符号定义，符号声明增加同仓、跨仓的相似代码块基于AST的结构化代码切割光标前代码

光标后代码

推荐代码按单行，多行随机分割增加函数，控制流切割数据数据配比：对齐线上分布用严禁复制/传播/商用

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大会专用严基于AST细分所有补全场景基础能力：构造结构完整的FIM代码，训练专用的补全模型，并通过补充上下文依赖、相似代码数据提升精度相似代码光标前代码光标后代码推荐代码符号依赖禁复制/传播/商用

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大会专用严禁Return拒识覆盖多种类型+不同AST节点类型的切割方式拒识配比：加入拒识数据RepoLevel

FIM数据合

成

方

式File

Level

FIMF

I

M训练推荐采纳：route_dict

=rou

e_

o_cevce_na

e用户修改：rou

e_c=rou

e_

o_cdevice_ip用户追加：re

urnrou

e_

c后训练阶段--SFT及强化学习：SFT及强化学习训练数据主要来自现网的数据飞轮。需要收集用户的编辑历史，并经过不同的处理策略，转化为模型SFT及强化学习的训练数据：•通过SFT精调：提升模型对代码上下文，以及公司内知识的理解能力•利用强化学习：进一步优化模型效果，对齐用户&团队的真实偏好（补全颗粒度、合理拒识）严禁复制/传播/商用QECon

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严d严itt禁di复tt制(/传播)用

严禁复制/传播/商用id(QECon

大会专m

)/商用ttiittt用ttQECon

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严禁进阶实践：通过内网代码增训、后训练阶段的数据飞轮持续提升补全效果预训练阶段--内网代码增训：•基础模型是基于GitHub等开源代码进行训练，不了解公司内开发框架、组件和各团队代码风格•

因此需要对内网开源代码进行增训QECon•

获取需求单详情•

理解需求细节和验收条件•

检索、理解当前代码仓库•

获取部门编码规范文档•

生成需求相关代码及对应注释•

对生成的代码进行验证和修复•

生成单元测试•

对生成的单测进行验证和修复•

将服务启动起来•

与人工交互进行修改和确认•

生成

Commit

Message•

进行代码提交•

触发代码评审，给出修复建议•

生成

MR

描述，并提交

MR

工具提供A业务-扩展研效工具业务测试工具

业务部署工具业务配置工具数据库工具B业务-扩展研效工具业务测试工具

业务部署工具业务配置工具数据库工具需求管理代码仓库DevOps一站式配置中心名字服务制品仓库平台工具矩阵

工具提供...“帮我实现xx需求

，对应的需求单为xx

，要求符合部门的编码

规范

，并带有完备的单元测试”智能调度执行需求分析方案设计代码编写单元测试服务调试代码提交代码合并

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严禁AI

编码助手

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<

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严•在单点能力基础上，通过智能体串联，端到端完成用户需求•人机交互：

将任务“委派”给智能体，自主规划并实现需求•可扩展性：较好，

“平台

+MCP工具”扩展模式，形成工具生态Chat模式：•在研发各个阶段，

单点式引入AI能力，从而实现局部提效•人机交互：

人工规划和拆分任务，逐个交给AI回答后再整合•可扩展性：较低，无法高效、低成本整合各种能力以完成任务QECon

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面向业务需求，

以“委派”模式端到端完成研发任务的全过程用

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<基础能力：提供Chat、Agent、

Background等模式，满足从交互式对话到智能体代码生成的多种研发场景覆盖基于模型上下文协议(

MCP)进行灵活扩展，低成本整合业务研效工具Agent模式：③

语义检索找与fetchUser相关的说明及实现①

代码符号检索定位fetchUser的函数声明与定义②

关键字检索搜索fetchUser出现位置/调用场景整合后给出全面回答代码符号检索实现逻辑•

关键字检索：利用高效的数据结构（如倒排索引）存储解析后的代码信息•

代码符号检索：解析AST并构建代码作用域图，支持20+主流编程语言•

语义检索：整仓云端索引及本地Diff更新，支持超大仓库，同时达成高效/复用语义检索典型场景具体提问示例为何使用语义检索快速熟悉陌生代码库整个项目的用户认

证流程在哪里？语义检索能根据“认证流程”概念抓取跨文件、跨层级的相关实现，而不需要知道具体函数名或文件路径定位业务/功能实现我们在什么地方对

用户密码做salt？问题关注“做加盐加密”这一“行为”，语义检索可同时考虑同义表达（hash、salt、encrypt等）追踪跨层调用链前端是如何调用后

端生成报告的API？可一步找出前端调用点、中间服务和后端实现的相关片段，帮助梳理调用路径理解复杂或分散逻辑上传文件后，文件URL是在哪里拼接

和返回的？逻辑可能分散在多文件；语义检索能综合“上传”“URL拼接”“返

回”等概念找到答案排查隐含风险/性能热点哪些地方使用了同步的文件写入操作？关键词并不确定（如writeFileSync、fs.writeFileSync等多种写法）；语义检索可匹配到概念“同步写”进阶实践一：上下文工程

-Codebase能力，实现多种代码仓库检索能力，提供给大模型准确、完备的私域代码上下文知识•

关键字检索：主要用于特定的关键字定位、符号定位，如某个常量在哪里使用•

代码符号检索：通过符号名字如“main”、“Config”等召回完整语法结构•

语义检索：通过将代码转换为向量并进行相似度匹配，精准检索项目上下文主流技术优点缺点关键字检索无法理解和识别等价语义代码符号检索需要语法解析器，实现复杂语义检索构建复杂，计算/存储成本高QECon

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QECon大会专用严禁复制/传播/商用用

严禁复制/传播/商用实现简单，查询速度快Q，

成

n

大会专用禁复制/传

检

，

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严确，解用理引义义/语定层位深定索精用户问题：fetchUser

的实现逻辑？它是如何调用的？

---语义检索：通过语义关联

，快速定位、获取到目标代码用严禁复制/传播/商用

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大会专用严主模型智能决策，使用不同检索技术关键字检索：反复进行关键字检索

，没猜中目标关键字

，浪费时间和算力（以ClaudeCode

为例）禁复制/传播/商用

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大会专用严禁•完成“问题”->具体代码的定位/召回•预先为用户的代码库建立索引

，深化私域代码知识理解

，为Agent提供可靠、高效的上下文代码召回手段

，提高Agent的任务完成率，并节省模型调用的tokens消耗进阶实践一：上下文工程

-Codebase能力技术点2：大模型理解及摘要采用大模型Agentic方式

，来分析各个实体，总结生成更高维度，如数据流、关键逻辑链路等架构级别的高质量内容，供后续用户学习查看或用户在AI

Coding时召回，

以便生成更准确的项目代码用严禁复制/传播/商用

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大会专用严把对代码仓库的深度理解形成wiki文档，

Agent可自主检索并学习代码知识，50%工程师通过该能力学习新项目技术点1：代码分析实体提取采用工程手段，对仓库源代码进行语法分析，提取“实体”对象，如函数、方法、类、变量等，并建立这些实体之间的依赖关系图数据，为下一步的大模型分析提供精准输入进阶实践二：上下文工程-整仓代码深度理解能力离线跨多源码文件提取类、函数、变量，以及调用链路，超越简单的单文件感知，产出项目级整仓库的架构等高维内容，提升代码生成质量禁复制/传播/商用

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大会专用严禁填充

追加历史选区

填充历史图片

补充历史文件

···上下文压缩效果评估信息压缩比：

16%信息完整度

：影响不大时序连贯度：影响不大清洗

思考过程过滤

工具调用摘要

污染上文修复

···裁剪

时间维度裁剪

空间维度裁剪

Token量截断

···提炼

历史会话摘要

智能上文总结

···用严禁复制/传播/商用

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大会专用严进阶实践三：上下文工程–动态上下文管理高效的上下文压缩与摘要，可以在有限的上下文窗口内为模型注入最重要的信息，提升推理准确性通过结构化、多维度的动态上下文加工，去除无效信息，保持上下文的纯净、高效，同时对语义完整度及时序连贯度影响较小禁复制/传播/商用

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大会专用严禁结合具体场景，动态、智能化进行会话上文组织+信息提炼行业产品技术方案Cursor自研闭源的代码合并技术，可适应多种不

同主模型WindsurfTraeAugmentCodeCline采用Search/Replace方式

，容易出错ContinueGemini-CliClaudeCode用严禁复制/传播/商用

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大会专用严FastApply是AI编码助手的核心能力

，解决了AI辅助开发的关键瓶颈—将更新的代码片段无缝、精准应用到现有项目中，从而提升开发效率、降低人工干预成本，实现更完善的人机协作工作流禁复制/传播/商用

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大会专用严禁进阶实践四：高效的人机协作工作流Fast

Apply：优化代码推荐的推理与采纳流程，将模型生成的“更新代码片段”自动应用到代码编辑区中对比维度氛围编程VibeCoding规约编程SpecCoding核心特征直觉驱动、对话式、快速迭代、探索性开发规范驱动、文档先行、结构化、可预测、工程化工作方式通过自然语言与AI聊天，描述需求→生成代码→验证结果→反馈调整的循环先编写详细规格说明（需求、设计、任务分解）→AI按规格分阶段实现预期效果快速原型验证，初期效率高，但后期易出现代码混乱、技术债务累积代码质量高、可维护性强、团队协作顺畅

，长期可降低60%开发时间知识管理对话上下文临时性强

，知识难以沉淀和复用通过结构化文档（如requirements.md、design.md）实现知识沉淀、版本控制和团队共享适用场景快速原型、个人项目、Demo验证、小型或探索性任务中大型项目、生产级代码、团队协作、对质量/可维护性要求高的场景典型工具Cursor、VSCode

+各类AICoding插件GitHubSpec

Kit、Kiro（AWS）用严禁复制/传播/商用

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大会专用严构建Build用户需求通过自然语言聊天描述需

求，AI即时生成代码片段。适合快速原型构建与探索开发，

强调即时与灵活性强调结构化规划及研发规范约束，AI主导按研发阶段严格推进，人机深度协同，适用于构建复杂生产级代码生产级复杂项目遵循研发规范人类确认把关轻量级开发不关心过程难以长期维护SpecCoding规约编程VideCoding氛围编程测试Test交付上线交付上线用户需求禁复制/传播/商用

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大会专用严禁设计Design编码Code进阶实践五：氛围编程&规约编程用严禁复制/传播/商用

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大会专用严禁基础能力：智能识别编码与合流过程中的潜在代码问题，筑起代码质量防线，并提升人工评审效率代码质量报告用严禁复制/传播/商用

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大会专用严建设AI评审规范配置平台通过建设团队级规范配置平台，加强与集团及业务定制规范深度集成，确保AI意见准确有效。

目前线上有近百个团队定制了约数千条内部规范

，覆盖了线上数千个代码仓库代码规则发布开启多阶段评审架构升级除了设计并实现AI代码评审规范引擎，支持内部规范知识库在评审阶段实时生效，

AI代码评审还引入“精评

-粗评

”的分层逻辑，生成更加针对团队的AI意见。评审准确率整体提升

20%。禁复制/传播/商用

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大会专用严禁在内部编码知识库、多阶段评审架构加持下，开发者对

AI评审信心大增。

AICR

已经承担司内28%的代码问题发现工作，周均发现问题7000+个。进阶实践一：绑定公司代码规范，并建设AI评审规范定制平台，适配不同团队评审重点

反哺团队规范代码规则调试录入AI评审规则生效令AI识别代码问题令一键应用AI修复建议令

自动生成

MR描述（文件变更摘要）代码编写

代码提交

代码合流

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进阶实践二：实现代码评审->问题修复的闭环，高效保障“代码编写”到“合入主干”的全流程令提交时自动触发AI评审

，前往工蜂查看结果令

选择文件/片段/变更，发起AI评审令基于AI评审意见进行AI修复令AI生成代码提交信息关键技术点

代码检索及知识学习

单测模型训练

推理优化

生成后修复单测在沙盒中执行，采集错误信息和堆栈，使用模型进行修复单测代码评测报告单测生成工具生成率编译通过率耗时Cursor69%30.9%7小时Codebuddy98.6%86%40min单元测试Agent工作流•

：按语言/框架针对性训练模型•

：上下文/跨库依赖的代码分析•

：多路模型自动测评选优+AST修复•

：

Diff新旧单测，已有用例不丢失•

：支持整项目生成

+文件批量生成•：被测代码变更自动触发单测更新与Cursor生成效果对比（司内Go语言某开源仓库）依赖代码分析RAG单测生成单测修复完善

用例组装单测执行

单测评测panic

ocLanguageserver

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，

、

模

、

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严

，

成，用建，需赖性率性用过用易通可高高高单测样例等函数调用链版构风格索引学习单测框架第三方仓库按引入单测知识库对当前仓库及依高准确性注/整Co知引告测报评评测通过率务评测覆盖率评测任用例

例注释结果

未通过用回填运行释调m规则生成板格库模风识架测测框单单索引跨项目服务索引本项目代码索代码现场学习单测生成模型服务QECon单测执行沙盒

架QECon

用，ock框架蒸馏数据M选及筛适配主流语言单测框挖掘各语言高星仓库基于

AST

分析并修复常见语法错误被测代码用严禁复制/传播/商用

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02组织协同：致力于将个体效率转化为组织效能用严禁复制/传播/商用

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大会专用严禁整个软件交付流程及下游系统、协同团队都需要足够灵活且响应迅速，才能跟上AI的速度，让单点孤立的效能提升扩展到整个组织。平台工程作为AI收益规模化分发层与治理中枢

，将个体的效率提升转化为有效的组织级改进。•分发层：使AI效能得以充分释放，并实现“规模化”•治理中枢：管理端到端价值流，识别并改善瓶颈，支撑团队将AI能力应用到其中，解决系统层面问题用严禁复制/传播/商用

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大会专用严禁组织不太像是个体和工具的集合，而更像是由相互依存的部分组成的网络。工作通过团队、流程、工具、基础设施和共同规范来流转。*

腾讯内部研效工具间每日数据互通8000万+次01

智能化“优先聚焦于个体层面的效率突破”AI提升研发效能是一个系统问题，先从个体

高频场景的增强出发，再扩展到端到端流程路径一：AI增强现有研发流程路径二：研发范式重构用严禁复制/传播/商用

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组织协同“致力于将个体效率转化为组织效能”平台工程是AI效益规模化的分发层与治理

中枢，将个体效率提升转化为组织级改进禁复制/传播/商用

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大会专用严禁路径二：构建联盟式的平台工程体系路径一：建设一站式研发效能平台用严禁复制/传播/商用

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大会专用严禁2023年QECon北京站分享《平台工程：研发效能平台建设的五个层次及落地实践》•

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严禁复制/传播/商用个垂直领各个领域在统个全链将口台门户入Op

平路工具能力集中到体化的研发效能或研发站式用例设计提交合并请求提测检查准备测试环境自动化测试人工测试缺陷修复代码分析冲突检测编译构建代码合入合流验证集成测试代码评审单元测试制品生成部署数据库部署应用编写代码代码分析编译构建单元测试开发自测•通过定义流程及其衔接点，实现跨越研发领域的互联互通，提升全链路跨角色协同效率•通过自动化助手，实现管理流与工程流间的状态联动，低成本提升信息准确性、及时性•通过ChatOps，实现信息汇集和状态及时同步，降低研发人员认知负荷、提升操作体验用严禁复制/传播/商用

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大会专用严需求阶段个人开发阶段代码提测阶段合流验证阶段发布阶段产品主导，实现需求的分析、拆分与版本规划研发主导，拉取分支进行编码、单测与自测测试主导，进行各类功能和非功能测试（可选）研发主导，开展代码评审、代码合流及验证研发主导，对现网进行

部署发布，健康度观测需求规划研发任务禁复制/传播/商用

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大会专用严禁连接·

互联互通监控日志调用链故障处理需求分析需求评审切换流量部署配置发布审批发布检查人工验证冒烟测试提交发布单开发提测（可选）创建/关联分支效率+

成本+体验编译构建开发流水线提测流水线自动触发合流流水线发布流水线状态联动•

自动•

准确•

及时创建/关联分支提交代码开发提测（可选）提交合并请求提交发布单自动化测试环境部署人工测试环境部署代码合入预发部署生产全量结果反馈自动化测试结果反馈自动化测试结果反馈发布评审流量切换环境部署编译构建提测通知单元测试代码扫码代码评审编译构建冒烟测试代码扫描单元测试提测检查产品体验冲突检测MR解锁发布检查生产灰度新需求已评审已排期待开发开发中待测试测试中待发布已发布工程流（持续交付流水线）管理流（需求价值流）关键研发活动（衔接点）用严禁复制/传播/商用

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大会专用严禁研发效能平台通过OpenAPI开放系统能力，

供其他三方系统集成平台扩展插件

代码

编译

测试

安全

制品

部署

消息

其他

市场根据特定业务研发需求实现平台扩展插件（如流水线插件），加载到效能平台中提供给用户使用，对平台能力进行扩展和增强第三方系统调用效能平台的开放

API，实现特定场景

下定制化的研发流程，拉取研发数据，或与效能平台进行集成私有化产品交付平台机器学习平台…通过插件方式集成实现定制化能力扩展…平台扩展组件实现封装特定平台功能的软件模块，用户安装后可通过插入点快速集成到效能平台…用严禁复制/传播/商用

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大会专用严通过组件集成到研效平台，实现复杂功能扩展禁复制/传播/商用

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大会专用严禁价值流分析业务指标价值

（+$）成本

（-$）业务的价值流成本，只包含交付成本，无分摊成本满意度(

)客户净推荐值（NPS）

员工净推荐值（eN

PS）用严禁复制/传播/商用

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大会专用严【流动时间】是否帮助了活跃用户数增长？【流动速率】是否促进了潜在的收入增长？【流动效率】是否带来工作成本的降低？【流动负载】是否带来员工净推荐值提高？【流动分布】是否带来质量返工成本降低？探索相关性禁复制/传播/商用

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大会专用严禁流动指标流动效率活跃工作时长占总时长的比例流动速率单位时间完成的流动项数量流动时间需求从确认到交付的周期价值流产生的业务贡献为产品提供的各类价值反馈和优化需求&项目管理12亿

API月均调用量330

开放接口数741万

自动化助手月执行数1100+

接入内部应用/开发者数TAPD串联智研CDG（金融与支付）TAPD串联1