今日,科技潮牌真我realme举办越级科技实验室挂牌仪式,并进一步强化了该实验室的使命——专注越级科技的突破。
软件研发面临产设研割裂与效率瓶颈 行业痛点:开发流程中产品/设计/研发环节存在大量手动交接(Figma设计稿→前端代码人工还原)、知识文档同步滞后(代码变更后文档维护率<30%)、团队协作效率低下(多角色跨平台沟通成本占比 大型产品平均交付周期超6个月) 多形态AI工具链重塑开发范式 端到端协同一体化平台 CodeBuddy IDE:集成TAPD需求管理+Figma设计稿+Git代码库(支持设计稿D2C自动转代码),实现自然语言驱动产设研全流程 数据流图等技术文档 内部落地验证关键效能提升 Plugin插件:2023年7月上线后腾讯内部周活超50,000+,无缝接入VS Code/JetBrains等10+主流IDE CLI工具:2025年4月上线周活 活跃用户数据来自腾讯2025年开发者中心内部报告 TCA代码分析工具集成能力详见腾讯云安全白皮书 v4.2 信创适配指标源自腾讯云与麒麟软件联合测试报告(2025Q1) AI成熟度模型引用腾讯CSIG《AI4SE
基于此,来定义公司当前的产研团队的MVP架构。 产研团队很难用传统的KPI来进行管理,但是也需要避免做多做少,做好做坏一个样的文化。
上一篇文章《DevOps|产研运协作工具链上的皇冠-项目管理工具》主要讲了项目管理工具对软件研发的重要性,本篇文章主要想讲清楚我们需要什么样的项目管理工具,项目管理工具必须具备的功能有哪些,以及如何选择最适合自己的那一款 因为这是产研项目开展过程中必不可少的活动,也是产研项目管理工具所必须要满足的。如果这些功能都没有,那么就要考虑这样的产研项目管理工具功能的完备性。 上的代码发布上线后,这个工作待办的状态自动从「testing」变成「released」同时工作待办对应的用户故事进度变成 50%,如果另外一个工作待办也上线了,那么用户故事的进度就是100%数据驱动决策正是因为产研运整个流程很长 项目管理百花齐放做到上面的功能就是一款不错的产研项目管理工具了么?不。具有上面的功能只能说刚摸到产研项目管理工具的门槛,想要成为「不错」的工具还差得很远。 对于产研运的小伙伴来说,项目管理工具是每天都要打交道的工具,其工具的用户体验和是否高效,影响着每位小伙伴的工作。我们要慎重选择。同时也期望公司的各位专家们能从自己专业的角度出发给出专业的意见和建议。
现在腾讯轻联与CODING深度集成,零代码轻松实现数百款应用系统与CODING 数据信息自动流转,加速推动产研协作效率最大化。 产研运协同流程自动化,告别重复工作 在产研运协作过程中,运营的一个需求往往对应着一个项目。
前言随着人工智能技术的不断发展和普及,越来越多的 AI 工具被应用到了各行各业中,其中也包括了我们产研人员的工作中。利用 AI 工具可以帮助我们更高效地完成一些重复性、繁琐的工作,提升我们的产研效率。 4.自学习能力:ChatGpt 具有自学习能力,可以根据用户的反馈不断优化和改进自己的回答。这可以帮助我们更好地满足用户的需求,提高用户的满意度。 4.可扩展性强:腾讯混元可以根据不同的需求进行扩展,可以支持不同的应用场景和业务需求。我们可以根据具体情况进行优化和改进,以达到最优的效果。 总结除了以上三种工具,还有很多其他的 AI 工具可以帮助我们提高产研效率,如图像识别工具、自动化测试工具等。 总之,利用 AI 工具可以帮助我们更高效地完成一些重复性、繁琐的工作,提升我们的产研效率。
直达原文:业技融合:“业、产、研”一体的需求管理指南 背景在当今快节奏的商业环境中,组织不断寻求改善运营和保持竞争力的方法。随着敏捷和精益等理念的盛行,传统的组织壁垒已经不再适应时代的发展。 企业在如此庞大且复杂的组织体系下,如何快速解决业产研的协同、响应业务变化成为最大的挑战。 业务团队主导业务空间,可以依据组织的业务线创建不同的业务空间,用来收集客户或用户的原始需求,主要解决的问题是:确保市场信息能够传递给产研确保核心业务目标得到产研的有力支持确保产研的下一步规划,能够满足业务的发展保持业务持续增长产品团队主导产品空间 三层空间业务、产品到研发双向追踪需求到开发、测试、部署的追踪信息“业、产、研”三层分层模型旨在实现业务、产品和技术团队对产品交付价值的清晰认知,凝聚成一个高效协同的整体共同快速响应业务变化保持业务连续增长 直达原文:业技融合:“业、产、研”一体的需求管理指南
不同团队间的审批主要是涉及资源申请、占用和安全评估资源管控和安全相对来说,不如产研协作那么紧密。当产研协作过程中需要这方面支持的时候才会引入对应的团队。
产研运协同主要工作流程下图是一个迭代过程中产研运协同时涉及的主要工作流程图片绿色的会议为全员参与的会议粉色为专业职能团队内部的会议通常来说PO(Product Owner)几乎每天都会梳理用户故事产研运协同主要工作会议下表详细列出了在一个迭代中涉及到的主要的会议 相对于职能独立型组织架构,一个迭代每一个人开会时间降低4h,开会时间占比减少50%。每个迭代保质保量干完活的前提下,整个团队还可以放假半天,多么明显的一个效率提升。 通常情况下业务闭环组织架构要比职能独立型组织架构,一个迭代里每一个人开会时间降低4h,开会时间占比减少50%。组织架构变化带来的效率提升远比架构、技术基础设施更直接、更直观和更吸引人。心动否?
近日,腾讯安心平台产研大会在深圳召开。大会由腾讯安心平台技术团队发起,邀请了来自政府监管部门、行业组织,以及产业链上各头部企业的代表,聚焦产学研用,围绕产业数字化发展进行了深入探讨。 腾讯安心平台产研大会立足创新,旨在为千行百业数字化转型提炼成长方法论,为产业数字化发展提供创新动力。
一款优秀的互联网产品,需要设计团队多人通力合作,并与甲方或公司内部充分沟通、交换信息、批阅审核。摹客此前帮助大家解决了产品、设计、开发、测试等环节协同工作的难题。
产研运协同主要工作流程 下图是一个迭代过程中产研运协同时涉及的主要工作流程 绿色的会议为全员参与的会议 粉色为专业职能团队内部的会议 通常来说PO(Product Owner)几乎每天都会梳理用户故事 产研运协同主要工作会议 下表详细列出了在一个迭代中涉及到的主要的会议,包括会议涉及的角色、输入、输出和会议目的。 相对于职能独立型组织架构,一个迭代每一个人开会时间降低4h,开会时间占比减少50%。每个迭代保质保量干完活的前提下,整个团队还可以放假半天,多么明显的一个效率提升。 通常情况下业务闭环组织架构要比职能独立型组织架构,一个迭代里每一个人开会时间降低4h,开会时间占比减少50%。组织架构变化带来的效率提升远比架构、技术基础设施更直接、更直观和更吸引人。心动否?
但这一次,它把能力边界彻底拓展了 —— 不止是编程,产品、运营、数据分析师…… 整个互联网产研上下游的岗位,都能用上这个 AI 工具来提效。 MTC(More Than Coding)模式:这就是这次的 “跨界” 核心,面向代码开发之外的全产研工作场景,不管是产品写 PRD、运营做活动方案,还是数分处理数据,都能覆盖。 全岗位实测:原来 1-2 天的活,它 7 分钟就搞定 为了验证这个新工具的能力,我们代入了产研团队里四个典型岗位的工作场景,做了一轮实测,结果超出了预期。 它把原本聚焦于代码的 Agent 能力,泛化到了整个产研的上下游,把服务对象从单一的程序员,拓展到了全链路的产研人员。 对产研团队来说,这意味着一种全新的工作方式:在一个统一的智能工作流里,只用自然语言,就能调度从需求到落地的所有环节,不用再在各种工具之间来回折腾。
CFlow带你从新角度重构产研效率摘要:嘉为蓝鲸CFlow价值管理平台以价值流分析重构产研效率评估方式,精准定位研发过程浪费,通过状态时间区分优化产研效率,提升软件研发价值交付效率。 CFlow带你从新角度重构产研效率!
目前该方案已经大面积应用在美团平台业务,在千万级流量以上页面得到了验证:从方案上线起,在保持了原生体验的同时也为业务带来了 50% 的人力成本减少与 60% 的产研效率提升。 从该方案上线起,在保持了原生体验的同时也为业务带来了 50% 的人力成本减少与 60% 的产研效率提升。 InfoQ:你认为这个方案最大的创新点是什么? 第二个阶段是实施阶段(至 2020 年 2 月):主要是增强 MBC 的动态性并打造产研流程闭环,该阶段完成了客户端动态容器的上线和配置化平台的上线。 廖子尧:MBC 方案提供了一个新型的产研配合思路,可以在保证性能的同时提升产研配合效率,并且经历了千万级用户与时间的检验,目前在美团平台业务中广泛使用。 活动推荐 GMTC 全球大前端技术大会(北京站)将于 7 月 4-5 日落地北京国际会议中心。
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2024 年 12 月,OpenAI 将 GPT-4o 实时 API 的输入成本降低了 60%(至每百万 token 40 美元),输出成本更是锐减 87.5%(至每百万 token 2.5 美元)。 同时,GPT-4o mini 版本也正式上线实时服务。
项目管理工具可以说是产研运工具链上最耀眼的明星,也是产研工作最重要的一环(没有之一)。为什么这样说? 产研工具链中商业化最好的细分领域在产研运工具链中,涉及的工具大大小小没有一千也有几百,其中项目管理类工具是商业化最好的细分领域。 有的是一些通用的工具(比如 Jira),也可以支撑产研运协作;而有的就是为这个领域垂直打造的工具(比如 tapd)。 虽然多维表格很灵活也很强大,但我依然认为多维表格不是一个很好的支持产研运协同的项目管理工具,这不是它的强项。 如果公司没有实力去自研一款从自己公司长出来的项目管理工具,不如老老实实地用Jira,或者 tapd 这种垂直的项目管理工具就挺好的,还要啥自行车啊。
让我们看一个非常简单的例子(通过 OpenAI API 使用“GPT-4o-mini”;你可以使用 OLLAMA 或 Hugging Face Transformers 在本地运行类似的提示): PROMPT Sentiment: RESPONSE: (GPT 4o-mini) Positive 现如今比较先进的模型是否需要少量的样本才能正确地完成任务? RESPONSE: (GPT 4o-mini) Photosynthesis is the process by which plants, algae, and some bacteria convert RESPONSE: (GPT 4o-mini) Photosynthesis is how plants make their own food using sunlight, water, and air 图 4:上下文引导模式示例 可编辑输出模式 使用 GenAI 模型,在许多场景中都没有唯一的正确答案。最佳输出取决于上下文、应用程序和用户偏好。认识到这一点,你就应该考虑让用户修改或重写生成的内容。
com.example.ribbondemo.controller; import com.netflix.hystrix.contrib.javanica.annotation.HystrixCommand; import org.apache.log4j.Logger org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.apache.log4j.Logger