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1. 业务部门在需求管理中占据主导地位，严格收集并精细化管理甲方或客户的需求，确保与业务紧密相关。
2. 如广告部门等业务单元能够根据客户强相关性，精细管理客户需求，为后续产品开发提供准确方向。
3. 客户需求管理成熟后，转化为产品产研需求，通过不同层级如EPIC史诗级、特性、用户故事等，细化到具体开发任务。
4. 需求处理虽复杂，但通过业务部门和技术部门的有效分离与协作，确保最终产品能精准满足客户需求。
5. 整个需求管理流程，从原始需求到开发任务，体现了从宏观到微观、从抽象到具体的需求转化过程。
1. AI在项目管理中的应用，特别是在核心生产流程如需求管理、设计生成、编码辅助、测试用例生成及客户反馈智能收集等方面，显著提升了生产效率。
2. 需求阶段，AI可辅助编写与评审，使需求更规范，尤其适用于严格需求管理，提升需求管理效率。
3. 设计环节，AI能生成符合规范的设计，大幅提高设计效率，尤其在游戏和UI设计团队中应用广泛。
4. 编码与测试阶段，AI辅助编码生成及代码评审，同时生成测试用例并评审，优化发布流程，确保产品质量。
5. 度量与反馈，AI智能收集客户反馈，识别需求，辅助快速需求编写，实现需求闭环管理，提升产品迭代效率。
1. 定义需求评审的安全角色，整合安全专家知识，自动执行需求评审，识别并规范需求中的明显问题，提升需求质量。
2. 引入质量专家与业务专家，通过AI方式记录企业内部专家知识，实现知识配置化，自动化需求评审流程，提高评审效率。
3. 利用代码助手工具，如Qwen3-Coder，辅助工程开发，提升代码质量和开发效率，虽不详述，但强调其重要性。
4. 通过专家知识的整合与自动化工具的应用，实现需求评审的专业化、规范化，减少人工错误，加速项目进程。
5. 安全、质量与业务知识在需求评审中的关键作用，通过自动化配置与执行，提升整体项目管理与执行水平。
1. MCP在研发工具领域被广泛应用，通过MCP server连接各种工具，实现快速应用和效率提升，如代码提交、需求关联和工时记录等，减少传统操作步骤。
2. MCP方式连接研发管理、代码、构建、发布、运维等各类工具，以及业务系统、联通工具和制品库工具，形成一体化工具链。
3. 通过MCP，可以实现代码提交时自动关联需求、记录工时，甚至根据编码时间自动提交公式，极大提升开发效率和流程自动化。
4. MCP在提效方面的应用，包括AI测试等场景，通过工具联动和流程优化，实现更高效的工作流程。
5. 这种工具研究和MCP应用的结合，使得在研发领域的工作更加高效，减少手动操作，提升自动化水平和整体效率。
1. AI测试过程中，首先生成测试模块，确保全面覆盖不同功能领域，为后续测试点的拆分和用例编写奠定基础。
2. 通过AI技术拆分测试点，提高测试用例的场景覆盖度和准确性，从而提升测试效率和规范性。
3. 利用AI进行测试用例的自动生成，确保用例的全面性和精准性，减少人工编写过程中的遗漏和错误。
4. AI评审机制可拦截基础能力不足的测试用例，进一步提升测试质量，确保每个用例的有效性和实用性。
5. 采用AI辅助测试管理，不仅提高了测试效率，还规范了测试流程，使测试工作更加系统化和专业化。
1. 企业应首先基于现有数据配置基本研发指标，建立核心关注指标表盘，为AI提供建议奠定基础。
2. AI与企业自建指标系统相辅相成，AI可辅助发现未知风险，优化指标与团队，实现持续改进。
3. 避免误区，即认为有了AI就不需要自建指标，强调AI应基于企业已有指标体系进行辅助分析。
4. 强调通过AI进行风险识别与改进，持续优化企业指标与团队效能，实现研发策略的持续优化。
5. AI研究所的用处在于帮助企业建立并持续改进指标体系，同时利用AI技术辅助发现风险与优化策略。
1. 度量效率与响应能力，包括上线周期实现和质量攻坚，通过建立专门板子如质量攻坚板，将问题如抑制增量、消除存量、上线质量把控等分块，形成作战板子，持续改进团队效果。
2. 强调度量板子的可工作性，确保数据的实用性和有效性，作为持续改进的关键工具，通过查看数据板子，直观评估改进效果，实现迭代优化。
3. 文化理念与价值观在团队实践中的融合，自下而上与自上而下的实践方法结合，推动团队发展。
4. AI实践在团队中的应用，提升工作效率和质量控制。
5. 度量在团队实践中的重要性，不仅用于持续改进，还强调度量板子的实际操作性和数据的可工作性，确保度量结果的有效应用。
6. 建立业务与技术部门间统一的需求标准和语言，确保需求评估准确无误，避免部门间扯皮。
7. 统计需求数量、工时分配及项目进度，作为衡量团队工作效率和项目管理的关键指标。
8. 监控需求响应周期和产品质量，特别是重大缺陷事故率，以提升服务质量和客户满意度。
9. 定期汇报工程能力，如构建速度和代码编写效率，展示团队技术水平和行业竞争力。
10. 引入持续改进指标，鼓励团队自主提出并优化指标体系，促进团队自我提升和指标体系的动态进化。
1. 需求这块儿，业务部门是老大！
• 业务部门（比如搞广告的那帮人）得把客户想要啥摸得清清楚楚、管得明明白白，确保客户的需求和他们自己的活儿紧密挂钩。
• 客户的要求攒得差不多了，就该变成我们开发看得懂的活儿了。像那种大型目标（EPIC）、具体功能（特性）、再到小的开发任务（用户故事），一级一级拆开，越细越好。
• 这事儿看着复杂？不怕！业务部门和技术部门各干各的，配合好了就成。目标就一个：最后做出来的东西，必须是客户真正想要的。
• 说白了，就是把客户那笼统的想法，一步步变成程序员小哥能动手干的具体活儿。
2. AI这家伙，在我们干活儿中简直是个超级帮手！
• 你发现没？现在从客户要啥（需求），到画设计图（设计），写代码（编码），找bug（测试），还有看用户反应（反馈），AI都能帮上大忙，效率嗖嗖的！
• 想想要点啥功能（需求）：AI能帮忙写更规范的需求文档，还帮着评审，特别适合管得严的项目。用户有啥不爽它也能智能抓取，省事儿！
• 画图做设计（设计）：游戏和UI团队可爱用AI了！它能哗啦哗啦生成符合要求的设计稿，设计师小哥哥小姐姐能省不少力气。
• 敲代码和找bug（编码&测试）：
◦ 写代码？有AI助手（比如Qwen3-Coder这种）帮写帮审。
◦ 找bug（测试）更神了：AI先把测试范围框出来，再拆出测试点，然后自动造出测试用例！还能检查写出来的测试用例靠不靠谱，拦下那些不太行的。这流程，又快又规范。
• 评审也更专业了：不用每次都把安全、质量专家本人薅过来，AI里面“录”好了他们的经验，自动看需求有没有毛病、合不合规范，出错少了，项目跑得快了。
3. 工具链，连起来用才痛快！
• 搞研发的谁不想流程顺点？现在都用MCP这种“研发工具大管家”把需要的工具（管项目的、写代码的、打包发布的、运维的、甚至业务系统）统统连起来！
• 这样搞好处大了！码农小哥提交代码时，动动手指就能关联需求、记录干活儿时间（有些甚至自动算！），省得来回切换系统，麻烦得要命。AI测试这种也搞得更溜了。
• 说白了，就是让工具们自己串通好，帮咱们打工仔少动手、少折腾，效率自然上去了。
4. 研发干得咋样？得看“数”说话！
• 公司首先得知道自己研发的“健康指标”是啥，搞个基本数据盘（像汽车仪表盘似的），这样AI也才好给建议。
• AI和大数据分析是好搭档：它能基于咱们自己的数据，帮忙发现那些“哎呀，没想到这也会有问题”的风险点，优化咱们的指标设置和团队效率。
• 可别想着有了AI就可以偷懒不做基础数据了！咱们自己必须得有套指标体系，AI才能更好地“辅助”分析。
• AI实验室最大的价值，就是帮咱们把这套度量体系建好、用活，不断发现风险、优化策略，让研发队伍越来越能打。
5. 绩效考核？参考下这些方面！
• 产品稳不稳、好不好用？ 看老是崩溃不（Crash率）？单元测试给不给力？对大家的反馈处理得快不快？
• 自动测试覆盖全不全？ 老功能（全量）新功能（增量）都用机器测的比例高不高？机器测试覆盖了多少代码？新加的代码测到了吗？
• 开发快不快、代码行不行？ 一个需求从开始到上线平均多久（Leadtime）？人均写了多少行代码？多少人提交了代码？每千行代码里藏着多少bug？
• 抓bug管得怎么样？ 发现了多少bug？里面真有价值的有多少？反馈解决了多少？测试漏过几个缺陷上到了线上（线上缺陷漏出率）？
• 团队配合顺不顺？ 开发人员和测试人员的比例合不合理？开发人员写的自动测试用例多不多？更新版本（或打补丁）次数多不多？大家等资源、等别人回复浪费了多少时间？
• 分支和版本管好没？ 自动测试有没有覆盖各个分支？测试结果稳不稳？自动测试漏掉了多少缺陷？主分支（默认分支）上人均写了多少代码？
6. 怎么看数据？拿个“作战地图”来！
• 真想提高效率、解决质量问题？搞个“质量攻坚作战板”之类的特别管用！把要解决的问题（比如别让新问题越来越多、干掉老问题、保证上线稳当）分门别类摆出来，盯着干！
• 数据看板不是摆着看的，得能用、能指导行动！用它来评估改进效果最直观了，这样才能持续进步。
• 团队讲究协同合作的文化也很重要，上头指导加上下头实践，大家一起使劲儿。
• AI也得用起来啊，帮大家省时省力还做得更好。
• 说白了，看数据是为了：
◦ 让大家劲儿往一处使：业务和技术部门对需求的理解和标准要一致，避免互相甩锅。
◦ 看清楚进度和人力：看看有多少需求在干，时间花哪了，项目进度到哪儿了，团队效率到底咋样？
◦ 关注响应速度和产品质量：客户需求多久能响应？上线后出没出过大事故？这些问题直接影响口碑。
◦ 秀秀技术实力：比如构建速度快不快、开发效率高不高，这些都是硬实力。
◦ 鼓励大家自己进步：让大家自己琢磨更好的数据指标，不断优化，这套东西也得是活的是吧！
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