周报 · 示例（转型推进中，推进数据）
这是 stage2-5 推进过程中的周报示例。用推进中的数据（培训覆盖率、试点 AI 占比等），不是最终成果（+104% 那些要等 stage5 度量后才写进 04 阶段总结 / 05 度量报告）。
真实周报的核心价值在「环比变化 + 暴露问题 + 决策纠偏」，不是「成果展示」。下面这份带环比增量、资源卡点、本周决策——比单纯列成果更能推动转型。
本周进展
- ✅ 全员 Claude Code 培训完成，覆盖率 100%（80/80）
- ✅ 制定《AI 代码占比度量方案》，部署 ai-metrics 度量工具
- ✅ 试点组（A 组）启动 OpenSpec + Superpowers 工作流，开始第 1 个试点项目（附提交 a1b2c3d，详见 MR !42）
- ✅ 4 份角色手册分发到各级人员
关键数据（带环比）
| 指标 | 本周 | 上周 | 环比 |
|—|—|—|—|
| 培训覆盖率 | 100% | 85% | +15pp ⬆️ |
| AI 代码占比（试点组） | 68% | 55% | +13pp ⬆️ |
| 试点用例 | 12 个 | 7 个 | +5 ⬆️ |
| CLAUDE.md 入 Git 项目数 | 8 / 15 | 5 / 15 | +3 ⬆️ |
本周决策 / 纠偏
- 决策 1：成立 3 个专项攻坚小组（前端规范 / 多 Agent / 度量），各自牵头
- 决策 2：硬性规则入 memory、灵活规则入 rule（分层管理规范）
- 纠偏：A 组原计划全量铺开，发现质量把控跟不上 → 改为先试点 1 个项目跑通闭环再推广
问题与风险
- 资源卡点（头号）：智谱 GLM 账号额度紧张，需手动抢购，拖慢 B 组上手
- 团队疲劳：连续高强度推进，B 组反馈疲惫感明显
- 执行风险：试点组有人想跳过 spec 直接编码
下周计划
- 🔴 P0：试点组完成第 1 个项目的 spec → 实现闭环
- 🟡 P1：B 组完成基础培训，开始用 AI；解决账号额度
- 🟢 P2：跑第一次 AI 占比度量，出初步数据
本示例用演示数据。照 03 prompt 填你的实际进展即可。附代码 diff / JIRA 关联 / 提交 hash 能让周报更有说服力。