前言
我的写作初心：传递大模型研发管理实战经验
2025 年 6 月 1 日，这个儿童节对我而言意义非凡。
它既是我职业生涯中一个阶段的终点，也是全新旅程的起点，因为在这一天，我正式告别了相伴十五年的海信网络科技公司。
回首过往，那些在海信网络科技公司参与软件研发全流程的日子如潮水般涌现。
从软件架构师到研发管理者，我在软件实施、需求分析、架构设计、测试管理、质量管理以及研发管理等各个环节，积累了宝贵的十五年实战经验。
我亲眼见证了公司从传统软件开发商向 AI 驱动型企业的艰难转型，亲历了其间种种阵痛。
此刻，我提起笔，既是为了对过去的职业生涯做一个阶段性总结，更是为了深入思考大模型如何赋能研发管理，为后来者及同行提供可借鉴的经验。
在海信的十五年里，我目睹了诸多技术变革对企业发展的冲击，但大模型和AI带来的研发模式变革无疑是其中最为汹涌澎湃的巨浪。
这场变革已持续三年之久，公司的组织结构经历了颠覆性的调整，开发流程被彻底重构，至今仍在不断探索前行。
这段充满试错与突破的历程，让我深刻认识到：传统企业面对大模型的研发转型，其难点核心在于「决策者难以找准方向，执行者难以明确路径」。
技术决策者在战略规划时，常常陷入工具选型与资源分配的迷茫；一线研发人员在代码生成、流程适配过程中，面临着不知道如何使用大模型技术的痛苦；中层管理者则在新旧体系的冲突中艰难地寻求平衡。
正是这些痛点促使我开启了「大模型时代的研发管理实战」系列的创作之路。本系列涵盖战略认知、工具实战、工程体系、组织能力、度量进化以及技术体系等 6 大专题，共计 17 篇文章，旨在为读者提供一套全面且实用的解决方案。
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战略认知篇 ：专为技术决策者量身打造，深入解析传统研发向 AI 协同转型的决策逻辑，提供技术投入评估决策思路、工具选型避坑指南等，助力 CTO 拨开技术迷雾，精准抓住「战略聚焦点」。
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工具实战篇 ：面向一线研发人员，基于实际案例，深入浅出地讲解如何通过提示词工程将编码效率提升 100%，以及代码生成后的质量管控流程等实操细节，并附带实战的 memory bank 提示词模板。
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工程体系篇 ：针对研发流程管理者和一线研发人员，提炼大模型与传统研发流程融合的实战经验，涵盖需求 - 原型 - 代码 - 测试一体化、测试用例自动化生成等具体落地步骤，有效解决「新工具与旧流程如何兼容」的关键矛盾。
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组织能力篇 ：聚焦「人如何跟上 AI 技术进化」，构建包含「AI 工具操作、人机协作策略、领域知识转化」的三维能力模型，设计从「工具新手」到「智能研发骨干」的阶梯式成长路径。
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度量进化篇 ：针对 CTO 和过程改进工程师，聚焦大模型时代研发效能度量难题，构建全新度量体系，量化 AI 工具价值与团队效率，助力企业精准评估与持续优化。
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技术体系篇 ：面向 CTO 和系统架构师，探索智能体与工作流、RAG 技术等在企业级知识库中的应用，通过实战案例讲解如何让传统软件具备 AI 能力，实现智能化升级。
我坚信，真正有价值的经验分享必须源于真实的业务实践。因此，我将以一个真实项目 “途备户外管家 APP” 为例进行分享（请东家海信放心，我绝不会泄露公司任何机密）。
系列文章将毫无保留地呈现这些年来踩过的坑以及总结出的方法论，聚焦于「传统企业如何从 0 到 1 搭建智能研发体系」，涵盖战略层的「技术投入优先级决策」，执行层的「AI 生成代码的提示词工程」，以及组织层的「大模型时代研发人员能力重塑」，每一个内容都经过实战的验证。
作为一名在研发一线深耕三十余年的老兵，我见过不少企业在技术变革中因「迷失方向」而错失良机，也见证了许多开发者因「难以掌握新技能」而陷入职业焦虑。然而，那些成功转型的案例却有力地证明：关键不在于技术的先进程度，而在于是否掌握了「战略决策有框架、工具落地有方法、人才培养有路径」的系统能力。
我希望这套凝聚着大模型转型经验与深度思考的内容，能成为你穿越迷雾的指南针。无论你是在战略抉择中徘徊的技术管理者，还是在代码生成工具与传统开发模式间困惑的开发者，都能从中找到贴合实际场景的参考思路。
明天，我将以全新的身份踏上新的征程，但对技术的热爱与执着始终如一。希望这一系列文章能作为连接我过去十五年实战经验与未来 AI 技术浪潮的桥梁，愿我们都能在大模型时代的研发转型之路上，减少迷茫，增添笃定。
最后，我想对海信网络科技公司说几句：难忘，我职业生涯的十五年黄金年华都留在这里，那些为项目拼搏的日子，那些攻克技术难题的时刻，都已成为我一生宝贵的财富；感谢，与我并肩作战的每一位同事，是你们的陪伴与支持，让这段旅程充满温暖与力量；再见，愿海信网络科技公司前程似锦，蒸蒸日上，续写辉煌！
附文章简介
本系列文章聚焦于传统企业的 CTO、产品经理、需求、研发、测试、QA等不同角色的对大模型的关键需求，深入剖析其核心痛点，并提出针对性解决方案。目前，文章仍处于初步规划阶段，内容与写作顺序将依据实际情况灵活调整。我真诚欢迎大家积极分享想法与意见，无论是对现有内容的优化建议，还是期望探索的其他主题，我都愿意与您深入交流。
我的微信号是 gaoshenghan2024，期待您的联系。
在本文中，传统企业泛指那些不涉及大模型底层技术、所研产品暂时未应用大模型、在开发活动中未系统使用大模型辅助编程工具的企业。
接下来，我将简单为大家介绍本系列文章的六个篇章内容。
一、战略认知篇（管理层视角）
目标读者 ：CTO、技术总监、战略规划负责人。
1. 大模型时代研发管理的 5 大颠覆性变化
核心痛点 ：
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对大模型和 AI 的能力边界缺乏清晰认知，难以准确判断在研发领域哪些可以实现、哪些无法达成，以及能达到何种程度。
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不了解大模型时代的研发管理与传统研发管理的关键差异，不知从何着手进行管理转型。
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作为传统企业，面对 AI 浪潮，困惑于发展方向的选择，难以确定算法资源的合理投入量。
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引入 AI 辅助编程工具后，开发方式已与传统开发方式截然不同，对研发人员的能力要求也发生了巨大变化，但仍在执行传统开发模式。
主要内容 ：
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深度剖析并分类阐述大模型在企业研发领域的多元应用场景。
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探讨传统企业 CTO 在大模型时代如何决策研发管理转型，以及研发模式的变化趋势。
2. AI 辅助编程工具的选择决策和实施方法
核心痛点 ：
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不了解 Cursor 等 AI 辅助编程工具的强大作用。
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对 AI 辅助编程的价值认知片面，仅将其视为可有可无的辅助手段，没有明确的使用规范，未能实现显著的提效目标。
主要内容 ：
- 参考 CMMI 定义「人机协作成熟度五级模型」，系统性地讨论在传统企业如何有效实施 AI 辅助编程工具。
二、工具实战篇
目标读者 ：产品经理、项目经理、研发工程师、需求工程师。
3. 8 大 AI 辅助编程工具的对比分析
核心痛点 ：
- 工具选型陷入困境：辅助性工具（如 Copilot、通义灵码）与智能型工具（如 Cursor）的特性与适用场景难以准确区分。
主要内容 ：
- 分类盘点 8 大 AI 辅助编程工具的特点，并提出实用的选型建议。
4. Cursor 深度使用：重新定义人机协作编程体验
主要内容 ：
- 以真实项目 “途备户外管家 APP” 为案例，详细介绍如何利用 Cursor 等工具完成从需求分析、原型设计到代码开发、Mock 测试的完整开发过程。
5. 提示词工程：释放 Cursor 潜力的关键密钥
核心痛点 ：
- 无法驾驭 Cursor，生成的代码难以维护，需要花费大量时间排错，实际研发效率未能得到有效提升。
主要内容 ：
- 通过内存仓库（memory bank）等系统化的提示词工程方法，助力研发人员将开发效率提升 200% 以上。
6. 突破工具边界：Cursor 的 NCP 插件介绍
主要内容 ：
- 介绍如何利用 Context7 等工具进一步拓展 Cursor 的能力，突破其原有的功能边界。
三、工程体系篇（研发流程重构）
目标读者 ：产品经理、项目经理、测试负责人、研发管理工程师、质量工程师。
7. 大模型时代的需求分析实践
主要内容 ：
- 深入介绍大模型时代需求分析的关键变化，并以真实项目 “途备户外管家 APP” 为案例，进行实战演练。
8. 大模型时代的原型设计实践
主要内容 ：
- 详细阐述大模型时代原型设计的核心变化，并结合真实项目 “途备户外管家 APP” 进行实战演练。
9. 大模型时代的测试验证实践
主要内容 ：
- 介绍大模型时代测试验证的关键变化，并以真实项目 “途备户外管家 APP” 为案例，进行实战演练。
10. 大模型时代的研发管理实践
主要内容 ：
- 探讨大模型时代研发管理的关键变化，并以真实项目 “途备户外管家 APP” 为案例，进行实战演练。
11. 大模型时代的质量管理实践
主要内容 ：
- 阐述大模型时代质量管理的关键变化，并以真实项目 “途备户外管家 APP” 为案例，进行实战演练。
四、组织能力篇（人才与文化）
目标读者 ：CTO、人力资源主管、团队负责人。
12. 大模型时代研发人员能力矩阵重构
核心痛点 ：
- 老员工缺乏 AI 工具应用能力（如不会编写有效提示词），转型阻力较大。
主要内容 ：
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构建三维能力模型：
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技术硬实力：包括 AI 工具操作（如 Cursor 高级功能）、基础算法理解（如 Embedding 原理）。
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协作软实力：涵盖人机分工策略（如何指导 AI 代码生成）、需求抽象能力（将业务语言转化为提示词）。
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创新思维：涉及生成式设计（如用 Midjourney 辅助架构可视化）、技术前瞻力（跟踪大模型技术趋势）。
13. 大模型时代研发人员需要的核心能力
主要内容 ：
- 从提示词工程、架构设计、代码审核三个关键角度，深入总结和点评研发人员应具备的核心能力，从个人角度讨论如何提升自己的能力，从公司的角度讨论应该招聘和培养什么样的人材。
五、度量进化篇（组织效能升级）
目标读者 ：CTO、过程改进工程师。
14. 大模型时代研发效能度量体系重构
核心痛点 ：
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传统效能指标无法准确衡量 AI 工具价值。
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需求响应速度缺乏量化指标，难以有效评估团队效率。
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创新能力无法有效追踪，导致激励机制缺失。
主要内容 ：
- 探讨如何在大模型时代构建有效的研发效能度量体系。
15. 研发管理成熟度模型：从流程驱动到智能驱动
核心痛点 ：
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传统 CMMI 模型未纳入 AI 能力评估。
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企业无法准确定位智能化短板。
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改进路径模糊，资源投入缺乏优先级。
主要内容 ：
- 探讨如何在大模型时代调整 CMMI 模型，使其能够有效支撑 AI 辅助编程下的研发新范式。
六、技术体系篇
目标读者 ：CTO、系统架构师。
16. 智能体与工作流：让传统软件具备 AI 能力
核心痛点 ：
- 面对五花八门的 AI 方案，传统企业无所适从。
主要内容 ：
- 介绍 Dify、Coze 等引擎，并通过实战演练，展示如何在项目中引入智能体与工作流引擎，使软件具备大模型问题、推理等能力。
17. RAG 技术构建企业级知识库实战
核心痛点 ：
- 企业级知识库是大模型应用的风口，然而目前行业内对于企业级知识库的构建方法不一、效果参差不齐。
主要内容 ：
- 通过实际案例展示如何通过RAG技术提升企业知识库智能化水平和用户体验。
我的微信号是 gaoshenghan2024，期待您的联系。
