AGI 的出現，給了我們一個新視角去審視我們做過的系統，尤其是研發效能平臺。研發效能平臺作為一個工具平臺，本質就是提高公司整體產研的效率。AGI 的快速進步大家已經有目共睹，本文就是在專案協同，程式碼管理、測試、AIOps等方面來探討 AGI 可以給研發效能平臺帶來的巨大變化效率提升。擁抱 AGI，吸納 AGI 來改善和升級我們的研發效能平臺。使用人工智慧提高研發產能和效率是當下的重要趨勢，AGI技術作為人工智慧的前沿,必將成為推動研發效能新一輪飛躍的關鍵技術。
研發效能是一個組織高效交付產品的能力，以及圍繞提高這一能力所建立起來的由規範、流程、工具、度量體系、實踐等組成的系統工程體系。目標是最佳化開發者體驗，夯實產品研發運營基礎設施和賦能組織持續高質高效地交付產品價值。
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ChatGPT主要功能
我(ChatGPT)是一個基於OpenAI的大語言模型，可以用於生成文字、回答問題、完成任務和提供建議等方面，主要功能包括:
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文字生成：可以根據使用者提供的主題或關鍵詞生成文章、段落、句子等內容。
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問答系統：可以回答使用者提出的問題，並嘗試提供相關資訊和解釋。
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語言翻譯：可以將一種語言翻譯成另一種語言，並嘗試推薦最合適的翻譯。
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情感分析：可以分析給定文字的情感色彩，並提供相關建議和反饋。
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任務完成：可以基於使用者的任務需求，嘗試提供解決方案和建議。
總的來說，我能夠處理各種型別的文字資料，並嘗試提供最適合使用者需求的回答、建議和解決方案等。
上面是ChatGPT 給出它自己能做哪些事情。ChatGPT不是 AGI 的全部，但是至少我們可以透過ChatGPT發現一些情況。下面我就會把ChatGPT的主要能力和研發效能平臺核心功能結合起來，談談到底有哪些改變。
AGI+專案協同
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自動建立檔案結構和框架：比如我要寫一份產品需求檔案，我直接在某個目錄下點選 AGI 機器人，透過語音或者文字告訴它，幫我生成一份產品需求檔案，AGI 就可以自動幫我生成一個模版式的檔案和部分內容。如果 AGI 經過一些訓練，這個檔案的內容會更充實和正確。
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潤色、審查、輔助編寫檔案：比如我已經有一份已經寫好的檔案，這時可以把檔案地址發給 AGI，讓它看下檔案內容是否有邏輯上的問題，描述得是否準確，同時還期望它能自動幫我修復有問題的部分。
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語音/影片輸入生成檔案、方便檢索和檢視：比如我們在聊天或者開會的時候可以開啟 AGI。當會話結束時，AGI可以自動幫我們把聊的內容生成一份會議紀要，由時間線構成的檔案，有總結，有待辦，甚至還有聊天或者會議的音影片。現在有一些產品已經支援部分功能了。
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自動根據檔案內容生成靜態、動圖、影片等內容：現在已經midjourney 已經可以根據描述資訊自動生成圖片了。如果我們的檔案寫得不夠詳細，AGI 可以透過對效能平臺的學習，補充檔案，甚至可以新增動圖或者影片來輔助理解檔案內容。
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任務的高效管理和處理：當效能平臺把自己能力透過API 給 AGI 後，我們就可以透過語音或者以文字溝通的模式高效管理我們那的任務。比如對著 AGI 機器人說：“列出我現在進行中的任務有哪些，請關閉任務2，備註已完成，給小明發個通知。” 這樣AGI就成了我們的個人工作助理。
AGI+程式碼編寫、除錯、審查
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自動程式碼生成：AGI可以根據使用者透過語音或文字描述的程式邏輯,自動生成程式碼框架或大部分完整程式碼。節省手動編碼的時間,特別適用於比較規則和結構化的業務邏輯。
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智慧程式碼補全：AGI可以分析程式上下文和開發者的意圖,智慧推薦可以補充的API、模組、變數名等，輔助開發者編碼。
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程式碼糾錯和重構：AGI可以實時分析開發者編寫的程式碼,檢測潛在的錯誤、不規範之處以及可以最佳化的地方,並提出修改建議。早期發現並修復問題,降低後期除錯的難度。AGI也可以根據最佳實踐，自動最佳化和重構已有程式碼。
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自動生成檔案和註釋：AGI可以根據程式邏輯自動生成程式碼註釋和檔案，節省手動編寫檔案的工作量,並保證檔案的準確性和實時性。
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單元測試用例的生成和補充：對現有程式碼，補足單元測試用例；對新程式碼，自動生成單元測試用例。
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人工評審程式碼准入：對於需要做CodeReview 的程式碼(比如架構上的考慮），可以透過 AGI 二次掃描解決問題後，再進行人工CR。
AGI+Testing
除了檔案協同和程式碼編寫智慧輔助，我覺得測試方向會是AGI的另外一個用武之地，且大有可為。
單元測試：補充單元測試用例已經不是什麼新鮮事了，我們還可以讓AGI自動執行程式碼，根據程式碼測試覆蓋率的結果補充單元測試。這就更近一步了。
API測試：根據swagger 檔案，或者 postman 自動掃描掃描所有 API，生成測試用例，然後每個API介面都呼叫一遍生成報告。
效能測試：之前我們的很多效能測試都是透過製造高負載測試其系統的效能，有了AGI之後，因為它瞭解我們系統的整體架構，資料庫表結構，呼叫鏈條，可以有助於我們構造出有效的效能測試用例和流量資料。
功能測試：因為AGI可以透過檔案知道我們要驗收的功能，所以可以讓其比照產品需求檔案進行功能驗收測試。
UI 自動化測試和驗收：之前網際網路行業UI 的自動化測試不太流行，主要原因是網際網路行業頁面變化快和UI自動化測試成本高。而有了 AGI之後，AGI就可以自動生成測試指令碼來進行自動化測試。同時如果產品需求檔案中含有設計師的設計稿，甚至可以讓 AGI 把功能頁面和設計稿進行比對，降低了設計師走查的工作量，提高了工作效率。
除了上面，還有安全測試、可訪問測試、混沌測試等非功能性測試，AGI都可以幫助我們。之前測試條件比較複雜、人力執行測試成本高的工作都可以通通交給 AGI，讓它來幫我們執行。
AGI+可觀測性
可觀測性(monitor+logging+alarm+tracing)和AIOps
我們可以先透過可觀測性系統的建設，收集系統的各種資料，然後透過 AGI 加持的 AIOps 分析和處理這些大量的運營資料。如果 AGI 能透過運營資料反推服務、程式碼、需求中存在的問題和紕漏，將會大大縮短 idea-code-data-feedback 這個反饋的鏈路，提高產研交付效率，bug修復效率，提高系統的穩定性和運維效率。
AGI+內部問答知識庫和客戶服務
目前的企業智慧客服還是比較初級的，一般流程是員工發起聊天詢問問題，智慧客服會根據關鍵字給出一個或多個備選解決方法，有的還會給出相關檔案連結，如果依然不能解決問題，員工可以透過智慧客服轉人工服務。
有了 AGI 以後，我們就可以利用公司內部資料和知識庫的資訊訓練一個專門服務企業內部員工的 AGI，這樣員工就不再需要複雜檢索，只需像與真人對話一樣提出問題就可以了。
因為 AGI 還具有語言翻譯的功能，你可以用英文詢問問題，我可以透過中文回答，AGI從中自動翻譯，這樣可以提高跨語言的交流效率，減少多語言客服支援人員的數量，降低企業運營成本。
AGI 改變效能平臺入口
在 ChatGPT 之前，效能平臺可能有多個入口，包括一個獨立的網站，一個IM 中的應用，一個 API 開放服務，還有知識庫等，有了AGI 以後，很多功能都會透過 API 或者檔案接入到 AGI 中，透過 AGI 來提供服務。ChatGPT的使用者體驗已經深入人心，我覺得在公司內部 AGI 會以一個 企業 IM 中的個人助理的形式出現，一個入口提供各種服務，極大提高個人的工作效率。
本文總結
AGI代表了人工智慧技術的最高水平,其在研發管理和研發效能方面的應用將引發革命性變化,這也是研發領域不可逆轉的發展趨勢。同時AGI 的出現挑戰著我們對企業服務，對研發效能平臺的認知，我們要把 AGI和研發效能平臺結合到一起，看看 AGI 能催化出一個什麼形態。AGI 目前在國內還是起步的階段，各個大佬紛紛下場，百舸爭流，希望不久能有更先進的工具出現，幫助我們釋放大腦的想象力，解放我們的雙手。
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