導讀

面對研發交付中Feature級項目複雜度攀升、信息分散及跨端協作低效等痛點，傳統的Story級管理模式已顯乏力。本文詳細闡述了一套“項目級效能提升一站式交付最佳實踐”，通過構建三大核心體系重塑研發流程：一是通過AI側邊欄與風險管控打造“AI項目管理”，實現信息聚合與決策提效；二是推動“一站式Feature交付”，利用AI自動生成測試方案與搭建環境，實現端到端閉環；三是建立涵蓋“重點戰役-Feature-Story”的三級數字化度量體系。這套新範式旨在以智能替代人工低效環節，助力團隊從“被流程束縛”向“借智能破局”轉變，實現研發效能的質的飛躍。

01 背景

在研發交付場景中，Story級別效率持續向好，但端到端 Feature 級項目持續增多，複雜度呈上升趨勢。在傳統工作模式下，研發團隊正遭遇一系列制約效能的痛點：

• 信息分散、Feature視角管控缺失：研發過程中，需求卡片、Bug列表、測試用例等信息分散於不同空間；以及歷史交付流程側重 story 側，缺少完整需求視角交付的風險洞察，導致項目無預警延期，管理成本趨增。

• 多方協作效率低下：聯調測試依賴手動觸發腳本，環境配置依賴人工協調；多模塊聯動存在用例交叉冗餘、測試評審緩慢；跨產品線借調溝通成本高，各端測試人力重複投入且耦合重，拖慢研發節奏，項目進度風險激增 。

• Feature 級數字化能力缺失：既缺乏能夠精準衡量 Feature 價值與進展的指標度量體系，也缺乏用於支撐分析、優化的標準化數據積累流程，導致 Feature 相關的評估無據可依，數據資產難以沉澱，進一步制約效能提升與問題根因定位。

為有效破解以上痛點，提升產研團隊整體效能，我們構建項目級交付新範式：通過 “ AI 項目管理” 打造一站式項目信息與工具服務獲取新入口，實現過程風險AI精準管控；通過 “一站式 Feature 交付” 推動單端聯調模式向端到端交付模式轉變，同時藉助 AI 測試提效驅動交付效能躍升；通過 “項目級效能數字化度量” 構建完善的效能評估體系。

• AI項目管理：藉助羣聊側邊欄打造一站式項目信息看板，提升風險感知與決策效率；支持產研團隊一鍵獲取所需工具、服務，提升工具使用與協同效率；依託AIQA構建全流程管控能力並提效。

• 一站式Feature交付：通過建設端到端交付能力，釋放冗餘人力，並將測試方案生成、基礎環境搭建等場景與AIQA深度融合，為 Feature 全生命週期提供高效、智能的一站式支撐。

• 項目級效能數字化度量：構建涵蓋重點戰役、Feature、Story 三個層級的更全面、立體的洞察體系，藉助數據驅動的力量，全方位、深層次評估分析產品開發過程的效能表現與最終成果，為業務決策提供堅實有力數據支撐。

以智能替代人工低效環節，推動團隊從 “被流程束縛” 向 “借智能破局” 轉變，為效能提升注入新動能，引領團隊協作進入智能化新範式，讓每一次交付都更高效、更可控！

02 AI項目管理

2.1 項目管理痛點

在研發交付體系中，Feature級項目持續增多，複雜度呈上升趨勢，團隊項目管理普遍面臨四大核心痛點：

• 信息碎片化帶來高昂的把控成本

• 跨角色協作過程產生的高額隱性成本

• 分散工具鏈造成執行效率損耗

• 項目交付進展、風險純依賴人工通知確認，交付週期長尾

為破解上述痛點，我們構建融合 “側邊欄 + AIQA過程管控” 的 AI 項目管理體系，實現信息整合、協作提效、工具聚合與交付管控閉環。

2.2 側邊欄應用

側邊欄統一解決方案，通過配置側邊欄框架，靈活定製卡片，以滿足業務線各類場景應用，通常涵蓋項目概覽、項目詳情、工具集合三大核心模塊。

• 項目概覽模塊：以 PMO 視角為核心，深度整合項目進度、資源佔用、風險預警等維度數據，支撐 PMO 實現精準的項目羣管控與決策穿透 。

• 項目詳情模塊：聚焦產研團隊執行視角，整合項目關聯卡片、各類文檔、bug 記錄、上線記錄、實驗記錄及測試環境等信息，保障研發高效協同與質量可控。

• 工具集合模塊：提供了項目管理、聯調提效等工具，可根據角色、產品線、項目，提供不同的工具入口，推動研發端到端銜接與操作鏈路簡化。

通過具象化的配置實踐，可在實際業務場景中落地，助力各角色高效協作，破解產研團隊項目管理痛點 。以下實踐案例，包括：項目概覽、項目詳情、工具集三大類內容，且支持PC和手機端樣式，以及羣吊頂和側邊欄位置。

| 項目概覽 | 項目詳情 | 工具集 | | | | |

2.3 過程管控

在項目各環節，AIQA以PMO數字助手的角色，建設基於AIQA的項目進度/風險提醒能力，通過輸入框形式進行交互，全流程管控並提效。具體能力包括：AB實驗長時間停留、AB實驗放量實時、技術方案&打點方案等未評審風險等

• 項目評審風險提醒：支持技術方案、UI、實驗方案、打點方案等提醒

• AB實驗：待啓動實驗、實驗中、評估中等9個階段的停留時長；單台、放量、灰度等7個階段的放量提醒

• 項目進度風險提醒

03 一站式Feature交付

3.1 端到端交付

產研需求常常是包括客户端、前端、服務端，兩端以上聯動的需求佔比較高（>40%），各端分別投入人力測試，測試耦合嚴重，人力重複投入嚴重，通過建設交付能力，支撐實現需求測試從「單端測試+多端聯調」交付模式，轉為「端到端」交付模式，釋放冗餘人力。

例如客户端&服務端聯動的需求，通過從功能角度評估客户端case對服務端case覆蓋，覆蓋的部分由客户端QA端到端測試，未覆蓋部分通過夯實自動化能力補充測試或調起服務端QA補充測試，並通過准入/準出能力評估影響面和測試完備度，保證項目質量，釋放冗餘人力，提升整體測試吞吐。

各階段支撐能力建設有：

• 測試前：通過端到端模式識別判斷需求是否可以進行端到端的交付，動態自動分配測試人力，基於需求生成端到端測試用例，前端&服務端的環境自動搭建/更新，創建相應的mock環境等

• 測試中：基於代碼提交進行風險洞察，以及提供問題定位、mock 能力供前端/客户端的同學更順暢的完成測試過程，並且在過程中對測試流量進行錄製，實時採集覆蓋率，供後續測試評估；並在測試過程中階段性評估測試進度風險，及時發現&通報過程中風險；

• 測試準出：測試完成後，自動觸發服務端的異常測試、自動生成後續用於迴歸的自動化case，以保障服務端的迭代質量，整體完成後根據手工case完成率、bug閉環率、手工測試覆蓋率、異常測試結果等多個維度綜合進行測試準出評估

3.2 AI測試提效

3.2.1 測試方案自動生成

我們探索測試方案自動生成，目前可以通過分析MRD/PRD/CR，結合歷史業務&工具知識經驗，自動生成完整的測試方案，包括：

• 對需求的基本洞察理解（背景概述、分系統/模塊升級點）

• 聯調測試範圍（涉及系統/模塊等）作為環境推薦能力的輸入

• 聯調測試用例及可驅動AI測試執行的相關場景參數

• 測試經驗&風險、歷史相似項目參考

3.2.2 測試環境LUI搭建

建設LUI交互端到端環境部署能力，支持產研團隊各業務線及圖搜聯調場景調用，端到端環境部署時長保持在小時級

功能點：

• 聚合用户的部署意圖，支持多種prompt，完成LUI環境部署訴求：支持Feature卡片、QA單模塊產物、單story卡片、聯調CR、Fcnap域名等多種部署意圖，聚合部署變更的信息

• 提供豐富的prompt向量庫維護，實現精準的意圖識別：prompt維護

• 基於qs-bot openmanus和mcp框架，實現豐富的工具集，通過動態規劃調度工具交付各場景下的端到端測試環境：需求變更信息處理，數據聚合；觸發多路複用環境部署；kirin異步輪詢部署狀態；qsbot回調重新觸發動態規劃；環境前後端鏈接與配置管理

• 聚合部署任務中的工具使用歷史，異步回調完成環境部署完成後的智卡推送：聚合單次LUI中動態規劃的工具返回信息；完成智卡數據構造併發卡推送給用户

04 項目級效能數字化度量

針對 Story 維度的度量工作，主要聚焦於對研發測試階段展開持續且深入的洞察，旨在為從事研發測試工作的人員提供切實可行的優化方向與手段。但story維度的度量也存在如下問題：

• Story 粒度本身存在一定侷限性，呈現研發-測試階段的效率洞察，向左延伸的需求設計階段，向右延伸的上線實驗轉全階段，都不涵括在內，無法代表整體情況；

• 隨着產品複雜程度日益提高，傳統以 Story 維度為主的度量方式，無法站在產品需求視角觀測交付效率，已難以滿足需求；

• 站在每個組織的重點戰役角度，story度量的方式，無法看到戰役視角的資源投入和效率瓶頸，無法提供深層次的分析和決策。

為此我們開始建設貫穿重點戰役-》feature-》Story的統一三級視角的數字化方案：

4.1 Feature級數字化

圍繞從最初的發佈規劃、設計構思、開發實施、測試驗證、正式上線，直至後續的小流量到逐步推全的整個生命週期，實施全方位、系統性的評估與監測，確保 Feature 的每個階段都能得到有效把控與持續優化。最終實現更加高效地管理和優化產品開發流程，以及進一步提升團隊協作效率。

4.2 戰役級數字化

重點戰役是企業為實現特定戰略目標而發起的關鍵行動，往往需要通過一系列具體的Feature來實現其目標。

協同機制：重點戰役的範圍在季度初由PMO圈定，在業務拆解功能時在Feature上打上標記，數字化定期採集和處理分析，支持業務進行重點戰役的進度監控和項目覆盤。

05 總結與展望

立足項目級一站式交付實踐，AI 原生思維在研發領域的價值將向更深、更廣維度延伸：

• 從能力深化看，AI 將實現從 “被動響應需求” 到 “主動預測需求” 的升級，通過持續學習團隊協作數據、項目交付規律，可提前預判研發各階段的核心需求，預警潛在風險，讓智能服務更具前瞻性

• 從場景拓展看，AI 與高頻協作場景的融合將突破羣聊邊界，向需求評審、代碼聯調、線上問題排查等全研發鏈路滲透，構建 “全場景覆蓋、全流程智能” 的研發協同體系，讓智能能力隨研發動作自然觸發

• 從生態構建看，基於側邊欄的 AI 驅動協作模式，可進一步打通跨團隊、跨業務線的數據與工具壁壘，形成可複用、可迭代的研發效能提升方案，推動 AI 原生思維從單一團隊實踐，升級為業務級研發協同標準

最終，AI 將不再僅是 “提效工具”，更將成為研發團隊創新的 “核心引擎”，通過持續解放人工低效環節，讓團隊聚焦於技術攻堅、產品創新等核心工作，推動研發領域從 “效能提升” 向 “價值創造” 跨越，開啓智能化研發的全新階段。