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贝壳&中国信通院
《2025基于AIGC的智能化多栈开发新模式研究报告
(完整版.pdf )
以下仅展示部分内容
下载方式见文末

《贝壳 × 中国信通院:2025 基于 AIGC 的智能化多栈开发新模式研究报告》的核心内容结构化提炼,可直接用于高层汇报或方案对标。


1. 背景与趋势


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要素
关键信息
产业拐点
2024-2025 年全球进入「AI 原生开发」元年:Devin、DeepSeek、Manus 等端到端 Agent 快速成熟。
政策导向
「人工智能+」写入政府工作报告;工信部明确「智能化软件工程」为攻关方向。
数据验证
• 76 % 开发者已使用 AI 工具(Stack Overflow 2024)


2. 传统开发 4 大痛点


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维度
症状
转型瓶颈
工具
多套工具链、数据孤岛、上下文切换成本高
无法形成自动化闭环
人才
单栈「竖井」+ 角色缺口,跨栈协作摩擦大
复合型人才供给不足
度量
数据分散、口径不一,看不到 AI 提效真相
缺少面向 AI 的指标体系
组织
部门墙、激励不匹配,AI 落地碎片化
缺少顶层变革引擎

3. 新模式定义:智能化多栈开发

一句话总结:“以 AIGC 为技术底座,多栈工程师为核心单元,通过智能研发平台实现跨栈、端到端交付的新范式。”

三赢价值


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受益方
具体收益
工程师
降低跨栈门槛 50 %+,工作体验提升,成长曲线指数化
组织
交付周期缩短 10 %–30 %,资源利用率提升,协作扁平化
企业
数据驱动决策,持续自我进化,形成「AI 型组织」

4. 实施路径:6 大抓手


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阶段
关键动作
贝壳实践示例
1. 组织共识
成立“变革推进小组”(效能+HR+业务),制定 AI First 文化月
技术效能中心牵头,30 + 场文化共创会
2. 人才升级
多栈能力模型 + 分级激励(水手→船长 5 级)
700 + 人完成跨栈实践,500 + 人通过课程认证
3. 平台底座
智能研发平台 = AI 代码生成 + 自动化测试 + 低代码 + 发布管理
CodeLink(IDE 插件)、KeTest(测试 Agent)、FCN/MUI(前端低码)
4. 工具落地
试点→标准化→全面推广
三类需求试点:小型需求、数据需求、前端复杂需求
5. 效能度量
构建「多栈效能公式」

4 维 12 指标:交付数、周期、bug 率、人均工时
6. 业务融合
数字员工/智能体下沉到经纪人、设计师等全角色
客源维护助手、社牛 AI 设计等

5. 贝壳智能研发平台 3 大组件


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组件
核心能力
提效数据
CodeLink
跨语言 AI 代码生成、CR、文档自动生成
代码补全耗时 ‑50 %,重构耗时 ‑30 %
KeTest Copilot
多模态 Agent 完成 UI/接口/差异测试
自动生成用例覆盖率 >90 %
FCN + MUI
低代码 + 图文生成前端页面
前端需求人天 ↓40 %

6. 典型案例速览


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企业/场景
落地效果
贝壳
月度需求交付 +20 %,研发周期 ‑10 %,全年节省 30 亿元成本(含云资源)
招商证券
私有化 AI 助手,16 万行代码采纳率 20 %,完全合规
硅心 aiXcoder
银行客户代码生成占比 10 %→35 %,开发效率 +30 %

7. 未来展望


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维度
2025-2027 趋势
人机协同
Copilot → Agent → 数字员工,人类聚焦架构与创新
组织形态
虚拟小组 + 柔性架构,任务驱动替代岗位驱动
技术演进
多模态大模型 + 私有化知识库 + 云原生开发空间

8. 一页总结(可对外引用)

“智能化多栈开发 = AI 技术 × 多栈人才 × 柔性组织”
通过构建以智能研发平台为底座、多栈工程师为主力、效能度量为方向盘的新型体系,企业可在 6-12 个月内实现研发效率的「曲棍球式」跃升:前 6 个月蓄势试点,后 6 个月复制放量,最终形成持续进化的 AI 型组织。


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