AGI 的出現，給了我們一個新視角去審視我們做過的系統，尤其是研發效能平臺。研發效能平臺作為一個工具平臺，本質就是提高公司整體產研的效率。AGI 的快速進步大家已經有目共睹，本文就是在項目協同，代碼管理、測試、AIOps等方面來探討 AGI 可以給研發效能平臺帶來的巨大變化效率提升。擁抱 AGI，吸納 AGI 來改善和升級我們的研發效能平臺。使用人工智能提高研發產能和效率是當下的重要趨勢，AGI技術作為人工智能的前沿,必將成為推動研發效能新一輪飛躍的關鍵技術。

研發效能是一個組織高效交付產品的能力，以及圍繞提高這一能力所建立起來的由規范、流程、工具、度量體系、實踐等組成的系統工程體系。目標是優化開發者體驗，夯實產品研發運營基礎設施和賦能組織持續高質高效地交付產品價值。

laofo@scmroad

ChatGPT主要功能

我(ChatGPT)是一個基于OpenAI的大語言模型，可以用于生成文本、回答問題、完成任務和提供建議等方面，主要功能包括:

1. 文本生成：可以根據用戶提供的主題或關鍵詞生成文章、段落、句子等內容。

2. 問答系統：可以回答用戶提出的問題，并嘗試提供相關信息和解釋。

3. 語言翻譯：可以將一種語言翻譯成另一種語言，并嘗試推薦最合適的翻譯。

4. 情感分析：可以分析給定文本的情感色彩，并提供相關建議和反饋。

5. 任務完成：可以基于用戶的任務需求，嘗試提供解決方案和建議。

總的來說，我能夠處理各種類型的文本數據，并嘗試提供最適合用戶需求的回答、建議和解決方案等。

上面是ChatGPT 給出它自己能做哪些事情。ChatGPT不是 AGI 的全部，但是至少我們可以通過ChatGPT發現一些情況。下面我就會把ChatGPT的主要能力和研發效能平臺核心功能結合起來，談談到底有哪些改變。

AGI+項目協同

• 自動創建文檔結構和框架：比如我要寫一份產品需求文檔，我直接在某個目錄下點擊 AGI 機器人，通過語音或者文字告訴它，幫我生成一份產品需求文檔，AGI 就可以自動幫我生成一個模版式的文檔和部分內容。如果 AGI 經過一些訓練，這個文檔的內容會更充實和正確。

• 潤色、審查、輔助編寫文檔：比如我已經有一份已經寫好的文檔，這時可以把文檔地址發給 AGI，讓它看下文檔內容是否有邏輯上的問題，描述得是否準確，同時還期望它能自動幫我修復有問題的部分。

• 語音/視頻輸入生成文檔、方便檢索和查看：比如我們在聊天或者開會的時候可以打開 AGI。當會話結束時，AGI可以自動幫我們把聊的內容生成一份會議紀要，由時間線構成的文檔，有總結，有待辦，甚至還有聊天或者會議的音視頻。現在有一些產品已經支持部分功能了。

• 自動根據文檔內容生成靜態、動圖、視頻等內容：現在已經midjourney 已經可以根據描述信息自動生成圖片了。如果我們的文檔寫得不夠詳細，AGI 可以通過對效能平臺的學習，補充文檔，甚至可以添加動圖或者視頻來輔助理解文檔內容。

• 任務的高效管理和處理：當效能平臺把自己能力通過API 給 AGI 后，我們就可以通過語音或者以文字溝通的模式高效管理我們那的任務。比如對著 AGI 機器人說：“列出我現在進行中的任務有哪些，請關閉任務2，備注已完成，給小明發個通知。” 這樣AGI就成了我們的個人工作助理。 

AGI+代碼編寫、調試、審查

• 自動代碼生成：AGI可以根據用戶通過語音或文本描述的程序邏輯,自動生成代碼框架或大部分完整代碼。節省手動編碼的時間,特別適用于比較規則和結構化的業務邏輯。

• 智能代碼補全：AGI可以分析程序上下文和開發者的意圖,智能推薦可以補充的API、模塊、變量名等，輔助開發者編碼。

• 代碼糾錯和重構：AGI可以實時分析開發者編寫的代碼,檢測潛在的錯誤、不規范之處以及可以優化的地方,并提出修改建議。早期發現并修復問題,降低后期調試的難度。AGI也可以根據最佳實踐，自動優化和重構已有代碼。

• 自動生成文檔和注釋：AGI可以根據程序邏輯自動生成代碼注釋和文檔，節省手動編寫文檔的工作量,并保證文檔的準確性和實時性。

• 單元測試用例的生成和補充：對現有代碼，補足單元測試用例；對新代碼，自動生成單元測試用例。

• 人工評審代碼準入：對于需要做CodeReview 的代碼(比如架構上的考慮），可以通過 AGI 二次掃描解決問題后，再進行人工CR。 

AGI+Testing

除了文檔協同和代碼編寫智能輔助，我覺得測試方向會是AGI的另外一個用武之地，且大有可為。

單元測試：補充單元測試用例已經不是什么新鮮事了，我們還可以讓AGI自動執行代碼，根據代碼測試覆蓋率的結果補充單元測試。這就更近一步了。

API測試：根據swagger 文檔，或者 postman 自動掃描掃描所有 API，生成測試用例，然后每個API接口都調用一遍生成報告。

性能測試：之前我們的很多性能測試都是通過制造高負載測試其系統的性能，有了AGI之后，因為它了解我們系統的整體架構，數據庫表結構，調用鏈條，可以有助于我們構造出有效的性能測試用例和流量數據。

功能測試：因為AGI可以通過文檔知道我們要驗收的功能，所以可以讓其比照產品需求文檔進行功能驗收測試。

UI 自動化測試和驗收：之前互聯網行業UI 的自動化測試不太流行，主要原因是互聯網行業頁面變化快和UI自動化測試成本高。而有了 AGI之后，AGI就可以自動生成測試腳本來進行自動化測試。同時如果產品需求文檔中含有設計師的設計稿，甚至可以讓 AGI 把功能頁面和設計稿進行比對，降低了設計師走查的工作量，提高了工作效率。

除了上面，還有安全測試、可訪問測試、混沌測試等非功能性測試，AGI都可以幫助我們。之前測試條件比較復雜、人力執行測試成本高的工作都可以通通交給 AGI，讓它來幫我們執行。

AGI+可觀測性

可觀測性(monitor+logging+alarm+tracing)和AIOps

我們可以先通過可觀測性系統的建設，收集系統的各種數據，然后通過 AGI 加持的 AIOps 分析和處理這些大量的運營數據。如果 AGI 能通過運營數據反推服務、代碼、需求中存在的問題和紕漏，將會大大縮短 idea-code-data-feedback 這個反饋的鏈路，提高產研交付效率，bug修復效率，提高系統的穩定性和運維效率。

AGI+內部問答知識庫和客戶服務

目前的企業智能客服還是比較初級的，一般流程是員工發起聊天詢問問題，智能客服會根據關鍵字給出一個或多個備選解決方法，有的還會給出相關文檔鏈接，如果依然不能解決問題，員工可以通過智能客服轉人工服務。

有了 AGI 以后，我們就可以利用公司內部數據和知識庫的信息訓練一個專門服務企業內部員工的 AGI，這樣員工就不再需要復雜檢索，只需像與真人對話一樣提出問題就可以了。

因為 AGI 還具有語言翻譯的功能，你可以用英文詢問問題，我可以通過中文回答，AGI從中自動翻譯，這樣可以提高跨語言的交流效率，減少多語言客服支持人員的數量，降低企業運營成本。

AGI 改變效能平臺入口

在 ChatGPT 之前，效能平臺可能有多個入口，包括一個獨立的網站，一個IM 中的應用，一個 API 開放服務，還有知識庫等，有了AGI 以后，很多功能都會通過 API 或者文檔接入到 AGI 中，通過 AGI 來提供服務。ChatGPT的用戶體驗已經深入人心，我覺得在公司內部 AGI 會以一個 企業 IM 中的個人助理的形式出現，一個入口提供各種服務，極大提高個人的工作效率。

本文總結

AGI代表了人工智能技術的最高水平,其在研發管理和研發效能方面的應用將引發革命性變化,這也是研發領域不可逆轉的發展趨勢。同時AGI 的出現挑戰著我們對企業服務，對研發效能平臺的認知，我們要把 AGI和研發效能平臺結合到一起，看看 AGI 能催化出一個什么形態。AGI 目前在國內還是起步的階段，各個大佬紛紛下場，百舸爭流，希望不久能有更先進的工具出現，幫助我們釋放大腦的想象力，解放我們的雙手。

我的其它文章

devops｜中小公司效率為王，沒必要度量
devops｜中小公司不要做研發效能度量
infra ｜ devops工具鏈基建建設評價標準

DevOps | 互聯網、軟件公司基礎設施建設(基建)哪家強？

DevOps | 研發效能價值如何衡量