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效果度量报告 · 示例（stage5，数据证明提效，接 ai-metrics）

这是用数据证明 AI 转型实际效果的度量报告示例。数据来自 ai-metrics（三层 AI 识别算法：Co-authored-by 初筛 + 风格计量学反伪造），可复现——跑 demos/ai-metrics && python main.py 拿到同样的 AI 占比 / 产出 / 质量数据。

一、核心结论

AI 代码占比 76.6%

人均产出 +104%

Bug 占比 -16.4pp（38.5%→22.1%）

转型 3 个月后，研发产能翻倍、质量提升、AI 已成为日常生产工具。

二、AI 代码占比（分层口径）

| 口径 | 数值 | 说明 | |—|—|—| | 提交级占比 | 38.3% | AI 协作的提交占比（试点组初期） | | 行数级占比 | 52.9% | AI 生成代码的行数占比 | | 整体推广后 | 76.6% | 全员推广后的 AI 代码占比 |

度量方法：Co-authored-by 初筛 + 风格计量学复核（n-gram TF-IDF 余弦相似度反伪造），防止 AI 标记被误用、数据可信。详见 demos/ai-metrics。

三、产出提升（人均同比）

| 指标 | 转型前 | 转型后 | 变化 | |—|—|—|—| | 人均代码产出 | 基准 | +104% | ↑ | | 开发人数 | 基准 | -9% | ↓（人少了，产出反而翻倍） |

四、质量改善（Bug 同比）

| 指标 | 转型前 | 转型后 | 变化 | |—|—|—|—| | Bug 占比 | 38.5% | 22.1% | -16.4pp |

五、人均效率

• 人均上线条目 / 代码量同比显著提升（详见 ai-metrics report）
• 测试用例生成：4-8h → 10-30min（5-10 倍）

六、方法说明（为什么数据可信）

• 数据来源：Git 仓库提交统计（206 个仓库）+ 上线记录同比
• 时间范围：2026 年 3-5 月 vs 2025 年同期
• 防伪造：三层识别算法（Co-authored-by + 风格计量学 + 注册表），详见 demos/ai-metrics
• 可复现：cd demos/ai-metrics && python main.py 跑出同样的 AI 占比 / 产出 / 质量数据

⚠️ 说句实话：这些数字是转型前后的对比，提效和 AI 转型同期发生，但不能说 100% 都是 AI 的功劳（需求变化、人员调整也有影响）。量级足以说明「上 AI 和明显提效强相关」——拿去向决策层要继续投入站得住；但别承诺「上了 AI 就一定 +104%」。

七、结论与建议

• 目标达成：人均 +50%（实际 +104%）、AI 占比 ≥70%（实际 76.6%）、Bug -15pp（实际 -16.4pp），全部达成或超额
• 建议：从试点扩展到全员推广；持续度量建立长期看板；沉淀 Skill 仓库

附：数据可视化（跑 ai-metrics 生成）

本报告的数字可配 demos/ai-metrics 生成的 HTML 图表报告（ECharts 交互图表）——AI 占比饼图、产出/质量同比柱状图、作者贡献分布，作为度量报告的可视化附件。跑 cd demos/ai-metrics && python main.py 得到 workspace/report.html（含交互图表），附在本报告后，对决策层更有说服力。

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本示例数据来自 ai-metrics 度量（可复现）。照 05 prompt，跑 demos/ai-metrics 拿到你的真实数据，填进 prompt 即可生成你的度量报告。

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