通过 AI 及超越 AI 提升开发者生产力的 6 种方法

人工智能正在改变软件开发人员的编码方式，并提升个人开发者及其团队的生产力。尤其是生成式 AI，可以提高软件开发团队的生产力。在管理咨询公司麦肯锡的一项调查中，高绩效软件组织的团队生产力提升了 16%–30%，软件质量提升了 31%–45%。¹

然而，软件工程生产力不仅仅包括速度和效率。它还包括有效性、代码质量和开发者体验。在其中一些领域，AI 可能弊大于利。

非营利研究组织 METR 的一项研究发现，AI 工具在某些情况下实际上可能会减慢开发者的速度。受访者报告了一些可能解释速度下降的因素，包括 AI 工具在大型复杂开发环境中表现较差，以及这些工具缺乏关键的隐性上下文或知识。

Stack Overflow 的 2025 年开发者调查 也发现了类似的结果。受访者将处理“几乎正确但不完全正确”的解决方案列为使用 AI 工具时最大的挫败感，其次是调试 AI 生成代码行的耗时过程。受访开发者还表示，当他们不信任 AI 的答案、对代码有伦理或安全担忧、想学习最佳实践，或者卡住了无法解释问题时，他们仍然会向其他人寻求帮助。

这使得人为因素对于培养高绩效和高生产力的开发者更加有价值。AI 正成为软件开发的必备工具，但它并非魔法棒。软件开发仍然需要人工输入才能有效。以下是提升软件开发者生产力的 6 种方法——借助 AI 以及超越 AI。

软件开发过程的某些部分可以从 AI 辅助的自动化中受益。DevOps 就是一个典型例子，通过持续集成和持续交付 (CI/CD) 自动化敏捷开发周期。

借鉴 DevOps 的经验，软件工程团队可以自动化重复性或常规任务，以加速和简化工作流程，并将精力转向更具生产力的活动，例如优化代码或开发新功能。例如，基础设施即代码 (IaC) 工具可以自动进行设置和配置，以便快速入职新开发者，并在开发、测试和生产环境之间保持一致性。

其他自动化工具包括：用于分析代码风格问题和编程错误的 linter 和 AI 代码审查系统、用于精确定位漏洞的人工智能驱动安全平台，以及用于验证功能、质量和性能的 AI 驱动代码测试应用程序。

接到任务时，开发人员倾向于直接开始编程。但在将设计转化为代码之前先进行布局，从长远来看可以节省调试或重构低质量解决方案的时间。即使是粗略的流程图、大纲或模式，也能帮助您思考并设计出最优的实现方案。

团队领导在向单个开发人员分配任务时也必须设定明确的目标，以便他们能够相应地安排时间和精力，实现预期成果。此外，给予软件工程师按自己的方式解决问题的自自主，能让他们产生主人翁感和使命感，因为他们可以为所构建软件的改进和演进做出贡献。这种探索的自由甚至可以使开发人员从优化走向创新。

许多艺术家在“状态”中创作出最佳作品——这是一种高度专注、促进巅峰表现的状态。由于编码也可被视为一种艺术形式，释放软件工程师的创造力需要给予他们时间和空间进入“心流状态”并保持“在心流中”。

对开发者而言，这意味着找到自己最高效的时段，并将其作为专门的编码时间。在此期间尽量减少干扰以保持专注，例如暂停电子邮件和消息通知。同时确保在中间安排休息时间以恢复精力。

对于软件工程领导者而言，这意味着尊重每个团队成员就其心流状态所设定的边界。您甚至可以在他们的日历上划出专门的时间段，用于静心编程、共享深度工作或短时编码冲刺。

许多因素可能干扰开发人员的一天，包括不必要的会议、高严重性问题以及紧急修复。为了应对，开发人员常常采取上下文切换和多任务处理。这种频繁的碎片化会消耗开发人员的精神能量，导致倦怠。

团队领导可以帮助管理优先级和进行中的工作。考虑制定每周或每两周一次的团队成员轮值表，负责调查和修复高严重性问题。只让必要的成员参加会议，并从一开始就定义有针对性的议程。

整理出针对挑战性问题或常见任务的结构化解决方案模板，以便团队成员可以复用，而不是重复造轮子。概述编码标准和其他最佳实践的指南，帮助开发人员快速找到合适的方法，避免决策疲劳。保持代码文档的更新，以减少浏览代码库所花费的时间。在上述许多场景中，AI 都可以提供帮助，例如使文档与代码库当前状态保持同步的 AI 智能体，或像 Claude Code、Cursor、GitHub  Copilot  和  IBM Bob  这样的人工智能驱动的编码助手，它们能自动应用必要的编码风格和标准 ，并 简化 拉取请求 工作流。

通过减轻认知负荷，开发人员可以恢复更多脑力用于编程和解决问题。

一个促进学习和鼓励成长的软件工程工作环境，不仅能提升开发人员的技能，还能激发他们的动力。根据普华永道《2025 年全球劳动力希望与恐惧调查》，“感觉在技能提升方面得到支持的员工，其积极性比那些表示支持最少的员工高出 73%。”²有动力的程序员可能更具参与感和生产力，这反过来又能提高他们的开发满意度和工作留任率。

典型的技能提升机会包括参加在线课程以及相关的会议和研讨会。其他持续改进的方法包括代码审查、指导和结对编程。这些实践体验让团队成员能够分享捷径、策略和见解，有助于形成重视协作、支持和团队合作的文化。

编码技能和领域专长至关重要，但程序员还需要通过高质量的工具来运用这些技能和专长。这包括集成开发环境 (IDE)、编程语言和框架、项目管理软件以及版本控制系统等。

确保这些工具与开发工作流和软件交付流程无缝融合，有助于加快软件构建速度并减少开发摩擦。选择经过测试和验证的现代技术，以避免与旧版系统和单体架构相关的技术债务。

在框架和语言方面，选择那些不仅符合业务成果和项目需求，而且适合团队能力的技术。健全的文档有助于快速解决问题，而活跃的社区则能提供支持。

“无法衡量就无法改进”这句格言同样适用于开发者生产力。科技公司和研究机构引入了不同的衡量指标，其中 DORA 和 SPACE 作为衡量开发者生产力的流行基准脱颖而出。

作为 Google Cloud 长期研究项目的一部分，DORA  旨在“理解驱动软件交付和运维绩效的能力”。以下是其五个关键指标：

• 变更前置时间（也称为周期时间）：衡量代码变更或提交到上线所需的时间。

• 部署频率：衡量团队将变更推送到生产环境的频率。

• 变更失败率：衡量导致生产环境故障的部署所占的百分比。

• 部署返工率： 衡量非计划内但必须为修复生产事件而进行的部署所占的百分比。

• 故障部署恢复时间 （以前称为 平均恢复时间）： 衡量从部署故障中恢复所需的时间。

DORA 指标提供了可量化的度量，能够指示软件变更的稳定性和吞吐量方面的瓶颈。

与此同时，GitHub 和微软的研究人员创建了 SPACE 框架，由以下生产力指标组成：

• 满意度与幸福感

• 绩效

• 活动量

• 沟通与协作

• 效率与心流

SPACE 指标由于更具定性和主观性，可能更难衡量。实时调查有助于在特定时间点捕获数据。

将定量和定性测量相结合，可以更全面地看待个人绩效和团队绩效。 建立基准指标以便随 时间进行比较，并 考虑实施或采用仪表板来更好地可视化开发者生产力指标。避免只关注单一指标，而是选择对您的团队最重要的指标，以便他们能够专注于正确的方向。

最重要的是，记住将指标视为指引而非目标。否则，开发人员会更致力于达成指标而非交付价值，这反而阻碍了生产力而非助益。这些衡量的结果指明了需要改进的方向，并开启您迈向更高效软件工程团队的旅程。