本次敏捷社区活动以 “从工具创新到工程化建设，探索AI时代的研发效能跃迁” 为主题，邀请业界专家和实践者，共同探讨AI在研发中的应用，分享实践体悟。

在AI如火如荼，迅猛重构每个行业的当下，

对软件行业会带来怎样的变化？

软件行业如何走向真正的“工程化”？

如何定制以开发者体验驱动的 AI 原生研发工具？

如何识别定位组织研发效能问题？

如何帮助组织实现研发效能提升?

AI时代软件工程化实践和探讨

话题简介：软件行业发展至今，依然面临着开发周期长，质量难管控，依赖个人能力，研发资产难传承等痛点，作为最前沿的产业之一，依然保留了许多前工业化时代的特点。这次分享想和大家探讨一下，软件行业如何走向真正的“工程化”；以及在AI如火如荼，迅猛重构每个行业的当下，对软件行业会带来怎样的变化。

by 徐坚

毕业于浙江大学计算机系，杭州亿零而思信息科技有限公司联合创始人，浙江大学计算机创新技术研究院研究员。资深开发，对研发数智化转型有丰富的实践经验。

Session 2 （14:30 - 15:30）

热模型冷思考：领域化治理效能提升案例

本次分享在介绍研发效能框架和效能评估模型的基础上，通过一个实际案例与大家分享如何识别定位组织研发效能问题，如何通过领域化架构治理等手段帮助组织实现研发效能提升，如何设计合理的定量指标描述分析领域化治理对效能改进的影响，以及在这个过程中的一些思考和总结。

by 于旭东

快手高级研发效能专家，之前工作于网易云音乐，阿里巴巴菜鸟网络，诺基亚网络等公司，主要专注于研发组织数字化管理、研发效能度量体系和研发效能工具平台建设、敏捷/精益/DevOps等方法实践，杭州敏捷社区志愿者，多个大会组织者和话题分享者

Session 3 （15:30 - 16:30）

Kwaipilot：以代码大模型为核心，重塑快手研发生态与体验

Kwaipilot 应用快手自研的代码大模型，将大模型能力贯穿研发全生命周期，提供智能编码助手、智能问答引擎和智能体开发平台三大 AI 研发产品。通过构建程序语言的形式化表征和逻辑推理链，并在国内大厂中首次将 MoE 架构成功应用于预训练代码大模型，取得了显著的线上收益；并从代码续写模型逐步丰富到 Code Embedding、Code Agent、Code/Math Instruct 等模型矩阵，在 HumanEval、CoSQA、SWE-bench 上取得 SOTA 表现。与此同时，在快手内部实现“编码即标注”数据飞轮，借助数据增强后的模型效果，在快手方言代码的语义理解和生成场景上超越 GPT-4 10%。本次议题将介绍 Kwaipilot AI 研发工具产品如何围绕快手研发全生命周期场景进行探索、落地实践及对应结果，阐述背后的以开发者体验驱动的 AI 原生研发工具产品设计核心原则。

by 华剑侃