在精益生产中,价值流是贯穿生产全程的关键要素,标准化作业是实现生产线同步的关键工具,而生产现场的5S 管理则是管理一切生产要素的基础,所以我们将5S 称为精益的基础并不为过。 5S 管理不仅可以应用到车间生产,还可以应用到更多领域。 5S 管理起源于日本,是指在生产现场中对人员、机器、材料、方法等生产要素进行有效的管理,这是日本企业独特的一种管理办法。 三、5S 管理的巨大潜能 既然5S管理可以给组织带来诸多好处,那能不能应用到软件开发中呢? 答案是肯定的。通常5S管理用于生产车间,如果应用在软件开发中,首先要明确的点是:工作场地在哪里。 5S 管理作为精益生产的根基,保证了现场管理的井然有序,从而提升了企业的整体管理水平。后来,人们又在5S 的基础上衍生出来7S、8S 管理……实际上,不论是白猫黑猫,能抓住老鼠的就是好猫。
在人工智能技术深度渗透各行各业的当下,国内领先的代码托管平台Gitee正式推出企业版MCP Server(Gitee MCP Server For Enterprise),标志着企业级研发管理正式迈入AI 这一创新性产品的发布,将从根本上改变传统企业研发管理模式,通过AI助手与企业内部研发流程的无缝衔接,实现从需求管理到代码审查的全流程智能化升级。 这种深度集成模式使得AI不再是研发流程的"旁观者",而成为真正参与企业研发全生命周期的"智能协作者"。 企业级AI协同的四大场景突破在企业实际研发场景中,Gitee MCP Server For Enterprise展现了强大的适应能力。 在需求管理环节,AI助手能够智能分析不完整或待明确的需求,通过自然语言处理技术自动补全需求内容,大幅减少产品与研发团队间的沟通成本。
2025年3月14日,由腾讯与信通院联合主办的“AI时代下的金融研发管理交流会”在北京腾讯总部大厦盛大举行。 ,共同探讨AI技术如何为金融研发管理注入新动能。 四、专家分享:深度剖析AI赋能研发实战 会议下半场,多位行业资深专家轮番登台,分享AI赋能金融研发管理的实战经验与前沿思考。 五、互动交流:共筑金融研发管理新生态 在专家分享环节结束后,会议特别设置了互动交流与抽奖环节。参会者们围绕AI在金融研发管理中的应用难点、实施策略以及未来发展趋势等话题展开热烈讨论。 郑峰表示,本次会议的成功举办,不仅为金融行业搭建了一个交流AI研发管理经验的优质平台,更让我们看到了AI技术在金融研发领域的巨大潜力与广阔前景。
在当前行业竞争白热化的环境下,这种"研发-合规"的脱节不仅导致成本浪费,更可能错失市场先机。本文将深入解析AI如何通过重塑PLM系统,破解食品企业的研发困局。 人工管理模式下,法规更新响应滞后与研发效率诉求之间的矛盾日益尖锐,成为制约行业发展的关键瓶颈。 本土品牌:通用功能优化与AI深度融合滞后的瓶颈 本土PLM品牌(如用友、金蝶)则侧重通用型企业管理功能的整合,例如用友的"业财一体化"解决方案可实现研发数据与财务系统的对接,金蝶的"低代码"平台支持企业搭建个性化流程 AI技术的介入正在重塑这一研发范式。鼎捷PLM与DeepSeek联合研发的"雅典娜"工业大模型,三维模型生成时间从传统的2天压缩至2分钟,效率提升达1440倍。 该系统支持自然语言指令交互,研发人员输入"低糖、成本≤5元/瓶"等需求后,算法可自动生成包含赤藓糖醇与三氯蔗糖复配比例、胶体体系优化等关键参数的3套配方方案,并通过虚拟仿真技术预测产品口感特性(如"甜度相当于蔗糖
---- 写在前面 优秀的研发管理者是怎么工作的,如何更加高效地管理研发团队?这些一直是 CODING关注的重要话题,我们不断地打磨 CODING 研发系统来让开发更简单。 近期我们精心挑选了几篇硅谷科技公司研发管理者的 README 进行翻译。README 主要用来向团队成员展示项目管理者的工作理念和工作方式,以便成员能够快速地融入到团队当中。 在看了 6 篇硅谷研发管理者的 README 文件后,你是否也考虑尝试写你的自述文件,好让你的新老板或者新下属更快地了解你的管理风格。 写下你的第一个自述文件 自述文件写在哪儿呢? CODING 基于硅谷先进方法与中国团队实践共同打造一站式开发体验,全面提升研发与管理效率。 涵盖了软件开发从构想到交付的一切所需,使研发团队在云端高效协同,实践敏捷开发与 DevOps,提升软件交付质量与速度。
环境管理是我们日常工作中比较复杂的一环,主要是因为涉及内容比较多,程序、配置、数据都会涉及,如果是开发、测试环境,还会涉及到测试数据造数、系统刷数据、不同的人使用、锁定、转让、释放等问题。 下面我将会从环境分类、环境建设的难点,以及最后如何解决这些难点来讲述研发效能之环境建设。 用途划分环境 对于产研团队来说,我们通常从环境的用途来划分环境,一是和自己角色相关,研发用研发环境,测试用测试环境;二是通过用途区分好理解。 5. 缺少复用 假设一个业务有20个微服务,每个微服务一个容器,那么联调、测试、预发、UAT四套环境都完备至少要80个容器;如果有3个QA同学并行测试,都独占环境,那么就要240个容器。 我们开发环境主要是研发同学维护,测试环境都是QA小伙伴维护。因为一键可以部署出环境,所以是谁搭建也就无所谓了。极大减少了搭建耗时,提高了工作效率。 5.
这也是我们做这一系列文章的初衷,希望通过这些文章帮助研发管理者,自省或者回顾一下自己的管理思维,看看有没有哪些方向可以借鉴。 原文地址:docs.google.com/document/d/1sx5ssYb_xMrmwPpyjD5xP7RvQ7cHweDYlRGn2SXztKw/edit# 原文作者:Oren Ellenbogen 同时可以看出 Oren 是一位对高效沟通和项目时间规划都非常在意的管理者,这其实也代表大多数研发管理者的需求,但是由于现阶段研发管理工具过于分散导致效率降低,也提高了统筹全局的难度。 CODING 正是看准了这一研发管理痛点,推出了一站式的研发管理系统,覆盖软件研发从设想到交付的全流程。 同时独有的研发大数据帮助管理者轻松掌握项目动态,提供研发效能,让企业研发管理真正“看得见,摸得着”。
但当我们逐步成为一名架构师,或是一名项目管理人员时,会发现一个项目的成功,会牵扯到各式各样的问题及风险。 确定本期研发的功能需求,并开始需求评审,需求评审时,能够使技术人员能够完全理解本次需求的前因后果,作用,目标及整个流程。 (5)前后端传输对象的映射及定义,进行前后端最后评审。 产出:技术架构图、数据库关联关系图等,一致评审通过后,形成完整文档。 5、测试 要求:测试阶段,根据代码逻辑,编写每一个case的相关测试用例及单元测试。变更覆盖率不得低于百分之80。 (结构角度、方法抽象、jvm堆栈内存占用等) (2)代码中没考虑到的情况 三、项目管理 项目管理要点分为,时间把控、风险把控、补位意识、结果与目标导向四点: 时间把控: (1
上一篇「找到能做好研发效能的人」 ,我介绍了如何找到研发效能的领域专家,这一篇我来分享一下之前在带团队做产品的时候一些需求管理的经验,尤其是做研发效能平台涉及到的一些情况。 来到公司我们做的第一件事情,就是摸排公司在研发效能这个方向上的水位,公司都有哪些活动,哪些流程,有哪些工具,每个工具都在哪些部门的谁手里,工具的使用程度如何,大家都有哪些诉求等等。 当然研发小伙伴也会发现一些技术方面的需求,我们也会视轻重缓急排期修复。 我们团队都是领域专家,也就是对研发效能领域有很深的认识,对需求高优与否有判断能力,基本上不会受嗓门高低影响。 需求文档质量 我们团队很小,一开始只有5个人(1前端,2后端,1设计师,1产品)。 对于中大型需求(5PD~)功能上线前,我们有两轮产品验证,第一轮是在测试环境验收,第二轮是线上预发环境的需求验收。
为了提高公司办公效率,需要搭建一款文档分享server,windows可轻轻松松搭建一个文档服务器,但是为了配合研发同事的工作需要,综合考虑最终使用了Linux下的SVN作为首选。 一、介绍 Subversion Edge是Collabnet公司发布的SVN和Apache等组件结合的SVN管理工具。 由于安装过subversion+apache,发现添加账户都需要登录服务器改配置,而subversionEdge有现成的web管理界面。
今天整理和分享下原来做研发管理和研发文化培训方面的内容。在前面已经分享过两篇关于个人知识管理和个人自我管理的文章,今天则是结合人在职场下应该有的一些行为习惯和思维意识。 为何要构建上面这个研发管理整体框架? 从上图可以看到在研发日常管理和工作中,所有内容仍然是目标驱动的。有了目标才会启动具体的项目,并安排计划,将计划分配给具体的团队或个人。 任何项目管理,计划编制和执行,研发过程管控都需要从单纯的项目团队级别提升到组织级别,形成一定的标准规范和流程。 即常说的流程核心5要素,包括了流程输入(输入准则),流程输出(输出准则),执行岗位或角色。 为何如此强调流程? 特别是研发类项目管理可以看到,人是核心资源,项目管理本身的难点就会转变到团队人力资源的分配,协同和整合上面。
在研发效率内卷的当下,多数AI编程仍停留在“单点补全”的浅层阶段,而AI研发的深度体验,彻底打破了我对AI赋能研发的认知——它以环境、Git、AI任务、多模型、安全为核心,织就了一套闭环可落地的研发链路 一句话总结:它更像AI驱动的轻量云研发工作台,而不只是编辑器插件。 AI机器人参与Review提交前在终端触发:@ai-review 未提交代码机器人秒级返回:变量命名、异常捕获、路径硬编码、空值判断等建议,直接一键修复。5. 5. 用手机应急改Bug不在电脑前时,网页端终端直接改配置、修小Bug,不耽误上线。五、适合谁用? 、摆脱单任务阻塞的研发 → 多任务利器AI研发的核心价值,是把机械、重复、易出错的环节交给AI,让研发回归设计与逻辑本身。
在企业数字化转型加速的背景下,Gitee正式推出企业版MCP Server解决方案,标志着AI技术在企业级研发管理领域的深度应用进入新阶段。 这一专为企业用户打造的智能协作平台,通过深度对接Gitee企业版API,实现了AI助手与企业研发全流程的无缝集成。 企业级AI协作的三大突破性应用 在需求管理层面,MCP Server For Enterprise展现出强大的智能化处理能力。 Gitee MCP Server For Enterprise的发布,不仅是一个技术产品的升级,更代表着企业研发管理模式的重要变革。 随着AI技术的不断成熟,企业研发管理正迎来前所未有的智能化机遇,而Gitee MCP Server For Enterprise无疑将成为这一变革浪潮中的重要推动者。
本文讲解 AI 在新药研发领域的诸多应用方向与 MolSearch 工具库的应用实践——药物晶型预测、靶点选择、患者招募、虚拟药物筛选、AI新药研发辅助系统。 图片 最近发表的一项分析表明,150 多种小分子药物处于研发阶段,超过 15 种药物已经在临床试验中,这条 AI 生物技术赛道以每年近 40% 的速度急速扩张种。 为追赶这波浪潮,制药公司正在建立自己的内部人工智能团队,或与 IT 公司、AI新药研发创新公司进行投资和合作。 AI 药物分子结构分析/检索 利用 AI 进行药物化合物分子结构分析和检索等,是一个助力新药研发的可行思路。 图片 虚拟药物筛选 AI 可以在新药研发过程中发挥巨大作用的另一个步骤是『虚拟药物筛选』,通过模拟药物筛选的过程,预测化合物可能的活性,对比较有可能成为药物的化合物进行针对性的实体筛选,这个过程可以大大降低药物研发的时间和经济成本
随着API规模与复杂度的持续攀升,高效、智能的API研发管理工具成为企业提升竞争力的刚需。 三、数据字典与团队协作的AI助力(一)数据字典智能化管理数据字典作为保障API研发过程中数据一致性与准确性的基石,其重要性不言而喻。 Apipost的AI驱动的数据字典管理、高度自动化的测试功能以及高效的团队协作支持,能够精准满足这些企业在API研发过程中的严格要求,确保项目能够高效、高质量地推进。 (二)拥抱AI的未来趋势展望未来,随着人工智能技术的不断发展与成熟,API研发管理工具的智能化趋势将愈发显著,成为行业发展的核心驱动力。 技术深度- 全流程赋能:文档/测试/协作均有 AI 支撑,如 SSE 流式接口智能解析(调试效率提升 5 倍)- 基础 AI 能力:仅部分功能支持简单辅助,未形成研发闭环在API研发管理工具的激烈竞争赛道上
宋 乐 百图生科首席AI科学家 曾任美国佐治亚理工学院计算机学院终身教授、机器学习中心副主任、阿联酋MBZUAI机器学习系主任 本次将由百图生科首席AI科学家宋乐博士为大家分享人工智能赋能新药研发 首先 ,生物制药行业面临着两个挑战: 第一,新药研发周期很长且非常复杂; 第二,药物研发过程成本昂贵。 在1950年的时候,十亿美元可以研发几十个药,到了2020年之后,十亿美元只能研发一个药(如下图),所以就需要大量的投入。 如果我们能把研发时间减半,成本减半,再加上巨大的市场需求,这个领域是具有广阔前景的,所以最近很多投资或者AI方面的研究,都在朝着这个方面发展。 所以很多细胞视觉研发思路甚至最先进的研发思路都在做这个。
应对企业研发效率与质量的双重挑战 企业软件开发面临研发效率低下、代码质量参差不齐、安全漏洞频发、文档维护成本高等核心痛点。 腾讯内部调研显示,超过60% 的研发时间消耗在重复性编码和调试环节。 提供多形态AI编码产品矩阵 腾讯云CodeBuddy推出智能编码产品矩阵,覆盖全研发流程: CodeBuddy安全智能体:集成腾讯TCA代码分析工具,提供代码缺陷、安全漏洞、规范问题的自动检测与修复,支持后端自动修复和 多形态部署:支持IDE插件、CLI命令行工具、CodeBuddy IDE一体化工作台,适配不同开发场景 实现量化效能提升指标 腾讯内部落地实践表明,CodeBuddy带来显著效能提升: 周活跃用户超5万 DevOps流程,实现从代码生成、评审到文档维护的全流程智能化,为企业提供可度量的研发效能提升方案。
伴随深度学习等一系列 AI 技术的不断发展,将 AI 技术与药物研发相结合,可以很大程度上减少新药研发时间、降低新药研发成本,也可以加速仿制药的研发和入市,毫无疑问人工智能和机器学习将开创一个更快速、更低价 Zilliz 公司联手全球顶尖制药研发企业共同开发了 MolSearch 化合物分子结构分析软件,为 AI 药物研发探索出了一个新的技术突破点。 随着 AI 技术与药物研发领域的深度结合,Milvus 在这一领域也有着广阔的应用前景。 我们相信 Milvus 必将会在药物研发的其他各个领域获得更广阔的应用前景,期待与 AI 药物研发领域的有志同仁携手共建 Milvus 这一 AI 数据处理平台。 Model, 2015, https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jcim.5b00559 Landrum, G. 2010. “RDKit.”
大模型的快速发展和应用,已经在逐步重塑很多行业的运作模式,软件研发领域或许来的更早!作为工程师,需要提前思考AI时代的研发新范式,才能为这场变革做好准备。 目前我们在用Agent模式去完成制定任务是,我们很多时候还需要进行2-3轮的修改,有时候对于复杂任务甚至要5-6轮。但随着大模型能力的进一步提升,Agent模式能力越来越强,效果越来越好。 原来一个研发团队是1个TeamLeader带领n名工程师,未来可能是一个TeamLeader管理n个AI Agent。这种模式下,要求每个工程师不仅要具备架构规划能力,还要有技术管理能力。 通过积极探索AI Coding的能力边界,让AI逐步赋能到研发全流程,逐步实现端到端的全流程AI辅助开发环境,将会大幅提升团队研发效率。 这确实很考验团队管理者,如果应用推广慢了,团队效率会落后于行业,如果应用推广过快,也可能引发研发问题,甚至引起线上业务问题。
OpenClaw 的多 Agent 协作系统,就是让 AI 来扮演这 5 个角色。 1. 这是什么? OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架,核心能力是多 Agent 协作。 实战:搭建研发协作系统 接下来演示如何搭建一个完整的研发协作系统,包含 5 个 Agent:Director(项目调度)、Requirement Analyst(需求分析)、Developer(代码开发 **并发控制**:最多同时运行 5 个子任务 2. **超时管理**:单个任务最多 15 分钟 3. **错误处理**:如果某个子任务失败,继续执行其他任务,最后汇总错误信息 4. 配置管理 ✅ 推荐做法: 每个 Agent 使用独立的 workspace 使用版本控制管理 SOUL.md 配置合理的超时和并发限制 为 sub-agents 设置成本较低的模型 ❌ 避免做法: 多个 AI "员工",实现从需求到代码的自动化流程。