导读

面对研发交付中Feature级项目复杂度攀升、信息分散及跨端协作低效等痛点，传统的Story级管理模式已显乏力。本文详细阐述了一套“项目级效能提升一站式交付最佳实践”，通过构建三大核心体系重塑研发流程：一是通过AI侧边栏与风险管控打造“AI项目管理”，实现信息聚合与决策提效；二是推动“一站式Feature交付”，利用AI自动生成测试方案与搭建环境，实现端到端闭环；三是建立涵盖“重点战役-Feature-Story”的三级数字化度量体系。这套新范式旨在以智能替代人工低效环节，助力团队从“被流程束缚”向“借智能破局”转变，实现研发效能的质的飞跃。

01 背景

在研发交付场景中，Story级别效率持续向好，但端到端 Feature 级项目持续增多，复杂度呈上升趋势。在传统工作模式下，研发团队正遭遇一系列制约效能的痛点：

• 信息分散、Feature视角管控缺失：研发过程中，需求卡片、Bug列表、测试用例等信息分散于不同空间；以及历史交付流程侧重 story 侧，缺少完整需求视角交付的风险洞察，导致项目无预警延期，管理成本趋增。

• 多方协作效率低下：联调测试依赖手动触发脚本，环境配置依赖人工协调；多模块联动存在用例交叉冗余、测试评审缓慢；跨产品线借调沟通成本高，各端测试人力重复投入且耦合重，拖慢研发节奏，项目进度风险激增 。

• Feature 级数字化能力缺失：既缺乏能够精准衡量 Feature 价值与进展的指标度量体系，也缺乏用于支撑分析、优化的标准化数据积累流程，导致 Feature 相关的评估无据可依，数据资产难以沉淀，进一步制约效能提升与问题根因定位。

为有效破解以上痛点，提升产研团队整体效能，我们构建项目级交付新范式：通过 “ AI 项目管理” 打造一站式项目信息与工具服务获取新入口，实现过程风险AI精准管控；通过 “一站式 Feature 交付” 推动单端联调模式向端到端交付模式转变，同时借助 AI 测试提效驱动交付效能跃升；通过 “项目级效能数字化度量” 构建完善的效能评估体系。

• AI项目管理：借助群聊侧边栏打造一站式项目信息看板，提升风险感知与决策效率；支持产研团队一键获取所需工具、服务，提升工具使用与协同效率；依托AIQA构建全流程管控能力并提效。

• 一站式Feature交付：通过建设端到端交付能力，释放冗余人力，并将测试方案生成、基础环境搭建等场景与AIQA深度融合，为 Feature 全生命周期提供高效、智能的一站式支撑。

• 项目级效能数字化度量：构建涵盖重点战役、Feature、Story 三个层级的更全面、立体的洞察体系，借助数据驱动的力量，全方位、深层次评估分析产品开发过程的效能表现与最终成果，为业务决策提供坚实有力数据支撑。

以智能替代人工低效环节，推动团队从 “被流程束缚” 向 “借智能破局” 转变，为效能提升注入新动能，引领团队协作进入智能化新范式，让每一次交付都更高效、更可控！

02 AI项目管理

2.1 项目管理痛点

在研发交付体系中，Feature级项目持续增多，复杂度呈上升趋势，团队项目管理普遍面临四大核心痛点：

• 信息碎片化带来高昂的把控成本

• 跨角色协作过程产生的高额隐性成本

• 分散工具链造成执行效率损耗

• 项目交付进展、风险纯依赖人工通知确认，交付周期长尾

为破解上述痛点，我们构建融合 “侧边栏 + AIQA过程管控” 的 AI 项目管理体系，实现信息整合、协作提效、工具聚合与交付管控闭环。

2.2 侧边栏应用

侧边栏统一解决方案，通过配置侧边栏框架，灵活定制卡片，以满足业务线各类场景应用，通常涵盖项目概览、项目详情、工具集合三大核心模块。

• 项目概览模块：以 PMO 视角为核心，深度整合项目进度、资源占用、风险预警等维度数据，支撑 PMO 实现精准的项目群管控与决策穿透 。

• 项目详情模块：聚焦产研团队执行视角，整合项目关联卡片、各类文档、bug 记录、上线记录、实验记录及测试环境等信息，保障研发高效协同与质量可控。

• 工具集合模块：提供了项目管理、联调提效等工具，可根据角色、产品线、项目，提供不同的工具入口，推动研发端到端衔接与操作链路简化。

通过具象化的配置实践，可在实际业务场景中落地，助力各角色高效协作，破解产研团队项目管理痛点 。以下实践案例，包括：项目概览、项目详情、工具集三大类内容，且支持PC和手机端样式，以及群吊顶和侧边栏位置。

| 项目概览 | 项目详情 | 工具集 | | | | |

2.3 过程管控

在项目各环节，AIQA以PMO数字助手的角色，建设基于AIQA的项目进度/风险提醒能力，通过输入框形式进行交互，全流程管控并提效。具体能力包括：AB实验长时间停留、AB实验放量实时、技术方案&打点方案等未评审风险等

• 项目评审风险提醒：支持技术方案、UI、实验方案、打点方案等提醒

• AB实验：待启动实验、实验中、评估中等9个阶段的停留时长；单台、放量、灰度等7个阶段的放量提醒

• 项目进度风险提醒

03 一站式Feature交付

3.1 端到端交付

产研需求常常是包括客户端、前端、服务端，两端以上联动的需求占比较高（>40%），各端分别投入人力测试，测试耦合严重，人力重复投入严重，通过建设交付能力，支撑实现需求测试从「单端测试+多端联调」交付模式，转为「端到端」交付模式，释放冗余人力。

例如客户端&服务端联动的需求，通过从功能角度评估客户端case对服务端case覆盖，覆盖的部分由客户端QA端到端测试，未覆盖部分通过夯实自动化能力补充测试或调起服务端QA补充测试，并通过准入/准出能力评估影响面和测试完备度，保证项目质量，释放冗余人力，提升整体测试吞吐。

各阶段支撑能力建设有：

• 测试前：通过端到端模式识别判断需求是否可以进行端到端的交付，动态自动分配测试人力，基于需求生成端到端测试用例，前端&服务端的环境自动搭建/更新，创建相应的mock环境等

• 测试中：基于代码提交进行风险洞察，以及提供问题定位、mock 能力供前端/客户端的同学更顺畅的完成测试过程，并且在过程中对测试流量进行录制，实时采集覆盖率，供后续测试评估；并在测试过程中阶段性评估测试进度风险，及时发现&通报过程中风险；

• 测试准出：测试完成后，自动触发服务端的异常测试、自动生成后续用于回归的自动化case，以保障服务端的迭代质量，整体完成后根据手工case完成率、bug闭环率、手工测试覆盖率、异常测试结果等多个维度综合进行测试准出评估

3.2 AI测试提效

3.2.1 测试方案自动生成

我们探索测试方案自动生成，目前可以通过分析MRD/PRD/CR，结合历史业务&工具知识经验，自动生成完整的测试方案，包括：

• 对需求的基本洞察理解（背景概述、分系统/模块升级点）

• 联调测试范围（涉及系统/模块等）作为环境推荐能力的输入

• 联调测试用例及可驱动AI测试执行的相关场景参数

• 测试经验&风险、历史相似项目参考

3.2.2 测试环境LUI搭建

建设LUI交互端到端环境部署能力，支持产研团队各业务线及图搜联调场景调用，端到端环境部署时长保持在小时级

功能点：

• 聚合用户的部署意图，支持多种prompt，完成LUI环境部署诉求：支持Feature卡片、QA单模块产物、单story卡片、联调CR、Fcnap域名等多种部署意图，聚合部署变更的信息

• 提供丰富的prompt向量库维护，实现精准的意图识别：prompt维护

• 基于qs-bot openmanus和mcp框架，实现丰富的工具集，通过动态规划调度工具交付各场景下的端到端测试环境：需求变更信息处理，数据聚合；触发多路复用环境部署；kirin异步轮询部署状态；qsbot回调重新触发动态规划；环境前后端链接与配置管理

• 聚合部署任务中的工具使用历史，异步回调完成环境部署完成后的智卡推送：聚合单次LUI中动态规划的工具返回信息；完成智卡数据构造并发卡推送给用户

04 项目级效能数字化度量

针对 Story 维度的度量工作，主要聚焦于对研发测试阶段展开持续且深入的洞察，旨在为从事研发测试工作的人员提供切实可行的优化方向与手段。但story维度的度量也存在如下问题：

• Story 粒度本身存在一定局限性，呈现研发-测试阶段的效率洞察，向左延伸的需求设计阶段，向右延伸的上线实验转全阶段，都不涵括在内，无法代表整体情况；

• 随着产品复杂程度日益提高，传统以 Story 维度为主的度量方式，无法站在产品需求视角观测交付效率，已难以满足需求；

• 站在每个组织的重点战役角度，story度量的方式，无法看到战役视角的资源投入和效率瓶颈，无法提供深层次的分析和决策。

为此我们开始建设贯穿重点战役-》feature-》Story的统一三级视角的数字化方案：

4.1 Feature级数字化

围绕从最初的发布规划、设计构思、开发实施、测试验证、正式上线，直至后续的小流量到逐步推全的整个生命周期，实施全方位、系统性的评估与监测，确保 Feature 的每个阶段都能得到有效把控与持续优化。最终实现更加高效地管理和优化产品开发流程，以及进一步提升团队协作效率。

4.2 战役级数字化

重点战役是企业为实现特定战略目标而发起的关键行动，往往需要通过一系列具体的Feature来实现其目标。

协同机制：重点战役的范围在季度初由PMO圈定，在业务拆解功能时在Feature上打上标记，数字化定期采集和处理分析，支持业务进行重点战役的进度监控和项目复盘。

05 总结与展望

立足项目级一站式交付实践，AI 原生思维在研发领域的价值将向更深、更广维度延伸：

• 从能力深化看，AI 将实现从 “被动响应需求” 到 “主动预测需求” 的升级，通过持续学习团队协作数据、项目交付规律，可提前预判研发各阶段的核心需求，预警潜在风险，让智能服务更具前瞻性

• 从场景拓展看，AI 与高频协作场景的融合将突破群聊边界，向需求评审、代码联调、线上问题排查等全研发链路渗透，构建 “全场景覆盖、全流程智能” 的研发协同体系，让智能能力随研发动作自然触发

• 从生态构建看，基于侧边栏的 AI 驱动协作模式，可进一步打通跨团队、跨业务线的数据与工具壁垒，形成可复用、可迭代的研发效能提升方案，推动 AI 原生思维从单一团队实践，升级为业务级研发协同标准

最终，AI 将不再仅是 “提效工具”，更将成为研发团队创新的 “核心引擎”，通过持续解放人工低效环节，让团队聚焦于技术攻坚、产品创新等核心工作，推动研发领域从 “效能提升” 向 “价值创造” 跨越，开启智能化研发的全新阶段。