开发团队实践指南

人工智能正在改变各行各业，软件开发也不例外。从自动生成代码到智能调试，AI 正在重新定义开发人员编写和维护代码的方式。在众多 AI 工具中，GitHub Copilot 无疑是最热门、最受关注的解决方案之一。但它是否真的提升了生产力，还是反而带来了更多的负担？

真实的 Copilot 实验

当我们第一次将 GitHub Copilot 引入团队时，有两个主要问题摆在面前：

  1. 它真的能让我们更快吗？
  2. 还是我们会花更多时间修复 AI 写的代码，而不是自己动手写？

经过 10 周的实践，我们得出了明确的答案。需要说明的是：这不是一篇泛泛的 Copilot 评论，而是我们从一线总结出的经验，包括哪些方面效果显著、哪些方面存在问题，以及团队在部署前需要注意的事项。

我们该如何利用 AI？

最初我们和利益相关方讨论引入 AI 时，他们很感兴趣但也很谨慎。他们看到了潜力，但不愿意在没有明确成果保障的情况下投入大量资金。他们想要看到实实在在的效果，同时控制投入成本。

经过深思熟虑，我们决定从 AI 辅助的软件交付入手。

这个切入点有几个优势：

  • 不需要改动基础设施
  • 不打扰开发团队的日常工作
  • 明确目标是增强开发人员，而非取代他们
  • 可以通过现有的交付指标衡量投资回报
  • 前期投入低（只需购买授权）

实验启动：快速设立团队并推进

我们很快获得了批准，组建了一个小型团队并启动实验。下图展示了我们的实验结构：

Copilot 集成路线图：为期 10 周的实施旅程

有条件的批准：必须拿出实际效果

虽然我们拿到了“通行证”，但也有一个前提条件——必须提供清晰可量化的成果。简单地说 “Copilot 提高了效率” 是不够的。

利益相关方希望看到以下几个方面的量化结果：

  1. 它到底有没有帮助？如果有，提升了多少？
  2. 是否改善了开发体验但延缓了交付？
  3. 代码质量是否因此受影响？

AI 指标体系的缺口

我们在与同事和开发者社区交流时，发现目前大多数关于 Copilot 的评估都偏向技术维度，比如：

  1. AI 提供的建议正确率有多高？
  2. Copilot 理解上下文的能力如何？
  3. 开发者接纳建议的频率有多大？

但这些评估中普遍缺少一个关键点：AI 是否真正提升了团队的交付效率？

我们的测量框架

为了填补这个空白，我们制定了一个全面的评估框架，聚焦在以下四个方面：

  • 开发速度
  • 短期速度：Copilot 是否帮助我们完成更多用户故事？
  • 长期速度：这些提升能否持续多个迭代？
  • 代码质量
  • AI 生成的代码是否带来了技术债？
  • 是否出现更多重复代码、代码异味或圈复杂度过高？
  • 开发者体验与生产力
  • 每位开发者节省的时间：任务完成时间是否减少？
  • 认知负荷：AI 提议是帮助专注还是分散注意力？
  • 采纳率：在初期之后还有多少开发者持续使用 Copilot？
  • 交付效率
  • 整体用户故事交付周期是否缩短？
  • 每个迭代完成的功能和修复数量是否增加？

这个框架让我们可以系统、客观地评估 Copilot 的实际影响。

借助 CI/CD 强化指标追踪

定义好框架只是第一步，真正的挑战是如何持续、自动地跟踪这些指标。手动记录显然不够，我们需要通过 CI/CD 流程加强保障机制：

  • 代码覆盖率必须达到 90%，避免 AI 生成的代码缺乏测试
  • 自动检测代码异味、冗余和圈复杂度
  • 进行依赖扫描和安全检查，防止引入安全风险
  • 应用架构健康检查，保障系统结构合理性

实验核心：Copilot 的双面特性

有了明确的框架，我们开始对 GitHub Copilot 展开实验，主要围绕两大功能展开测试：

  • 行内代码建议（Inline Assistance）
  • 聊天式交互建议（Chat Assistance）

我们发现一个明显的趋势：Copilot 和开发者都在不断进化。团队用得越多，Copilot 理解上下文的能力就越强，而开发者也逐渐掌握了更高效的使用方法。

不过，我们也遇到了一个意外的问题：TDD 开始被忽视了。

回归测试驱动开发（TDD）：我们必须修复的偏差

我们的团队原本严格遵循 TDD 原则 —— 先写测试再写代码。但引入 Copilot 后，开发者逐渐倾向于先解决问题，再补测试。

发现这一趋势后，我们采取了修正措施：

  • 培训开发者如何引导 Copilot 先生成测试用例，再生成解决方案
  • 依赖我们的框架，通过 CI/CD 保证测试覆盖率

虽然刚开始有点难适应，但团队最终成功地重新回归了 TDD 轨道。

此外，我们还发现，预设提示词（prompt）对于重复性任务特别有帮助。比如这个 项目 就提供了不少提示词示例，也可以根据你的项目规范自定义团队专用的提示词库。

使用 Copilot 的开发体验观察

通过整个评估周期，我们得出以下几点观察结论：

引入 Copilot 初期，并没有立即提升生产力。相反，由于需要适应新的开发方式，我们花的时间甚至比不用 AI 时更多。

但一旦跨过了这个学习门槛，好处就逐渐显现了。

在使用 Copilot 前，我们每个迭代能完成 20 个用户故事。现在，提升到了 23 个，等于每个迭代多完成 3 个故事，提升了 15% 的效率，而且没有额外增加工作量。

对于一个 4 人团队来说，这相当于增加了一个全职开发者的产出。而对于 10 个团队的组织来说，相当于每个迭代多完成 30 个用户故事，等于新增了 6 个全职开发者的效率 —— 无需招聘，就实现了扩容。

当然，Copilot 的表现并不一致。有的任务效率提升了 40%，有的只有 10%，甚至有些下降了 5%。这说明 Copilot 的实际效果因任务类型而异。

Copilot 表现好的场景

以下是我们认为 Copilot 表现不错的场景：

  • 使用主流技术栈的项目
  • 通用领域（非高度专业化）
  • 问题边界清晰、独立性强的任务
  • 拥有强大 IDE 支持的环境
  • 小到中等规模的代码生成任务

Copilot 表现不佳的场景

而以下场景中，Copilot 效果一般甚至偏差：

  • 使用冷门或不常见技术栈的项目
  • 高度专业化、领域特定的问题
  • 复杂、相互依赖性高的系统问题
  • 难以隔离的问题场景
  • 缺乏 IDE 支持的开发环境
  • 大规模代码生成任务

不过话说回来，这些因素之间是会相互影响的。

举几个例子：

  • 如果你对技术栈非常熟悉，即使任务复杂也能驾驭 Copilot
  • 大型代码库如果 IDE 支持足够好，也能用得顺手
  • 即使是领域特定的问题，只要能清晰隔离，Copilot 也能处理得不错

总体来看，我们平均节省了约 15% 的开发时间，这足以支持我们在全团队范围内推广 Copilot。

其他替代方案探索

对于一些对 GitHub Copilot 有顾虑的组织，我们也初步探索了其他方案：

  • 本地部署的开源大模型（如 Ollama）
  • 为特定领域定制训练的模型
  • 混合式方案，将多个工具组合使用

虽然目前还只是初步测试，但这些方案看起来有潜力，需要结合组织自身需求做更深入的评估。

展望未来

AI 辅助开发领域正以前所未有的速度发展。像 Cursor AI、Amazon CodeWhisperer 和 Codeium 等新工具，正在彻底改变 AI 搭档编程的方式。

每种工具都有独特的优势，现在正是团队和组织大胆探索、实验这些新方案的最佳时机。

最后的思考：关于 GitHub Copilot 的实践经验

对我们团队来说，Copilot 是一个非常有效的加速器——但前提是战略性地使用它。文中的数据基于我们的实践，你的结果可能不同。

关键不在于是否用 AI，而在于如何用得有目标、有框架、有方法。