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GDG - AI编码助手到底能让软件交付快多少？
声称AI编码助手可以将交付速度提高 50% 是夸大其词。我们的测试表明，增幅更有可能是 10-15%。但这仍然是一个显著的增幅，而且考虑到市场上的 AI编码助手的当前价格，性价比极高。
在讨论AI编码助手对软件交付团队的影响时，主要衡量指标是速度。虽然速度可能被称为生产力，但在大多数情况下，人们真正想表达的是“我们快了多少？”这就是为什么关于生产力提高的问题的预期答案通常是一个百分比值。然而，尽管行业炒作始于 50% 的生产力提高，但人们的想法似乎已经转向了另一个极端，人们谈论的是生产力完全没有提高，相反，错误率增加了 41%。
虽然将生产力与速度等同起来肯定是有争议的，但我们不想在这里探讨这个问题。本次Session我们将专门研究AI编码助手如何提高速度。确实，速度本身可能很难确定；然而，在软件交付的背景下，我们拥有的速度的最佳代理变量是Story Cycle Time。为了了解使用AI编码助手可以实现的周期时间改进的大致范围，我们在过去一年中一直在使用一种启发式方法：一种关于使用AI编码助手时团队收益的假设，并将其与我们从团队那里收到的数据和案例进行比较。本次Session我们将深入讨论这个话题，让您了解在什么场景下AI编码助手底能让软件交付快多少。
AWS UG - 让混乱消散-AI 赋能的软件研发熵减实践
AI 赋能软件研发的成果惊艳，让我们对 AI 充满憧憬，许多企业和团队持续投入资源，期待通过 AI 赋能软件研发，开启未来新篇章。在当前的技术发展趋势下，AI 技术正以惊人的速度改变着软件研发的方式。AI 赋能软件研发不仅带来了新的机遇，也带来了一系列需要深入思考的问题。引入 AI 通常被视为增加了开发过程的无序度，因为它引入了新的交互点，可能导致“熵增”现象。然而当 AI 应用于各个开发阶段时，因为撬动了 AI 能力，所以带来了熵减。那么总体来说具体是熵增还是熵减？是否提升了整体的效率和质量？本话题意旨在讨论 AI 赋能软件研发过程中“熵增”与“熵减”的应对策略，提出一些思考和见解，以此促进 AI 技术在软件研发领域的发展。
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