杭州敏捷社区4月活动回顾

(一)AIGC驱动研发进化:如何打造百万用户规模的AI研发工具
分享嘉宾张燎原老师与大家一起探讨“AIGC如何重构研发生产力”,隐性知识如何显性化,通过大模型将代码、文档等资产结构化,如何构建企业“研发数智大脑”。
预测人机协同三阶段:
- Copilot(辅助编码):不改变软件工程专业分工,增强领域专业技术,AI研发工具辅助人完成任务。人为主导、提示以及确认AI工作结果。
- Agent(自主任务):单一职能专家,能够自主使用工具完成预定任务。人主要给定上下文,完成知识对齐。
- Multi-Agent(多智能体协同):影响整个软件研发过程,多Agent互相协作完成复杂工作。人主要负责创意、纠偏已经确认。
张燎原还现场演示了AI工具如何辅助编码,并分享了9个实用提示和技巧:

互动环节,大家畅所欲言,分享了各自工作中AI结合情况,以及大家对AI发展的期待。
- 市面上工具太多,大家互相分享使用心得
- 缺少规范和上下文,代码质量与准确性问题如何解决
- 代码冗余,检查纠正的时间也不少
- 隐私安全与法律风险问题

(二)商业分析与产品迭代决策实践与思考
“如何判断一款新产品是否要做?商业分析师如何为决策提供增量价值?”,分享嘉宾黄小伟老师开场就抛出了核心问题,展开了对不同维度的产品迭代决策实践的分享。
商业分析的实质是“通过认知增量,推动组织共识”,关键在于解决三类问题:
- 战略层:不同层级(高管、中层、一线)对产品价值的关注点差异;
- 执行层:如何通过“问题漏斗”提炼高质量问题,避免无效分析;
- 财务层:构建清晰的财务模型,明确产品盈利路径与时间节点。
在开发一款新产品时,背后的财务模型预判是什么?我们如何通过UE模型来进行实践过程的调整,最终我们都必须努力对组织竞争生态位、商业价值回报负责。
财务模型是产品决策的“生命线”:经营利润公式(收入-研发/营销/管理费用)需动态跟踪,警惕“盲目研发投入≠技术领先”,一切以“客户持续付费能力”为最终检验标准。
UE模型(单位经济模型)实践:产品完成PMF(产品市场匹配)后,需同时满足市场空间、销售效率(CAC)、生命周期价值(LTV)三大条件。以瑞幸与星巴克为例,单店UE模型可指导“扩张新店”或“提升单品销量”的优先级决策。

(三)系统思考工作坊:AI工具对产品开发的影响
AI工具正深刻改变着我们的工作方式,它们能否真正提升效率?有哪些因素影响企业或团队对AI的采用?使用AI的目标、场景和方式如何影响开发流程?与此同时,我们又该如何应对AI可能带来的负面影响?
吕毅和Philip引导了整个工作坊。参与者分成四组,从辨析使用AI的目标开始,讨论达成该目标带来的后果,以及可能的促进及限制因素。大家分享各自的场景,提取变量,形成链路,探索可能的回路。组内讨论、组间学习、分组点评。思考、分享,每个人的参与使得不同的观点在系统思考中得到交换和碰撞。







在做系统思考时,我们始终可以问:
- 这个变量的含义是什么?
- 变量A与变量B之间确实有因果关系吗?
- 能给这个回路起个名字吗?
- 退后一步看,你能看到什么?
- ……
现场的时间有限,各组的讨论不尽相同。但我们在践行德内拉·梅多斯(《系统之美》作者)的建议:
“你所知道的每一件事,以及任何人知道的任何事,都只是一个模型。把你的模型拿出来,放到人们看得见的地方,再邀请其他人来挑战你的假设,并补充说明他们自己的假设。”

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感谢 游卡网络 为本次活动提供场地。
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