课程简介
在数字化时代，研发效能已经成为科技企业的核心竞争力。而现实情况是，随着业务和研发复杂度的持续提升，当前很多企业实际的研发效能并不理想，与期望的效能之间存在着巨大的鸿沟。企业渐渐发现，以往通过大量堆砌人力和资源，“快、糙、猛”地开发和交付软件的方式已不可持续，组织规模变大了但研发效能却是下降的。在降本增效的大环境下更是如此，“湖水岩石效应”也愈发明显，越来越多之前被忽视的研发问题、困难不断显露出来，已经到了必须要根本性解决问题的时刻。而要想解决效能鸿沟和以上问题，就需要科学的研发效能方法做指导，并引入并采纳一系列被证明可行的落地方法，促成更可持续的工作方式。研发效能领域的范畴非常广，涵盖了众多软件研发的原则、方法和实践，也涉及到了管理、工程、技术、组织等多个方面，整体实施复杂度较高，国内大多数企业目前仍处于探索阶段，而少数一线大型研发企业在提前布局和重投入之下，已经积累了相对丰富的经验，形成了一系列有借鉴意义的成功案例。
本课程由业界知名DevOps与研发效能资深专家张老师倾力打造，从系统化角度全面剖析了研发效能的本质、当前面临的挑战和行业趋势，进而给出了效能提升的整体框架和全景图，并具体而明确地按不同领域进行了细化的拆分和深入讲解，既有理论高度又能结合具体落地实践。课程的内容全部来源于多年来在数万研发人员规模的头部企业深耕所积累的第一手实践经验，课程中深入浅出地对研发效能提升的方方面面进行详细讲授与研讨，并对AI大语言模型如何促进效能提升展开落地探索。
目标收益
1、理解研发效能的本质及领军企业落地情况
2、系统掌握研发效能的实施框架和落地过程
3、全面理解研发效能在各个领域的具体实践
4、探索结合AI大语言模型与时俱进实现效能提升
5、通过一系列案例深刻理解研发效能的提升之道
6、认识到推进过程中可能遇到的困难和常见误区
7、与行业资深专家深度交流，进入研发效能圈子
培训对象
1、软件开发、测试、质量、运维工程师、架构师
2、项目经理、产品经理、敏捷教练、DevOps工程师
3、研发基层/中层/高层管理者
4、研发效能实践者、DevOps转型推动者和实施者、研发效能度量设计和效能平台建设者
课程大纲
| 研发效能的本质及行业趋势 |
1.1.数字化时代对研发效能的挑战 1.2.研发效能的本质和研发效能宣言 1.3.研发效能行业趋势及头部企业落地情况 1.4.研发效能的升维思考与降维执行 1.5.打造研发效能的黄金三角，实现效能提升的增强回路 |
| 研发效能提升之"效能实践"篇 |
2.1.高阶指导：DevOps三步工作法 2.2.研发效能实践总览和实践地图 2.3.需求及敏捷协作领域的实践 2.3.1.1.业务探索：产品三步法、影响地图、用户故事地图 2.3.1.2.需求分析和设计：需求的层级结构、实例化需求 2.3.1.3.敏捷和精益协作：敏捷方法、精益看板、累积流图 2.3.1.4.规模化敏捷 vs 敏捷的规模化 2.4.开发领域的实践 2.4.1.1.常见代码分支模型及适用场景 2.4.1.2.单元测试的实践和误区 2.4.1.3.代码评审的实践和误区 2.5.测试领域的实践 2.5.1.1.敏捷测试的四象限 2.5.1.2.测试的金字塔结构 2.5.1.3.测试的左移和右移 2.5.1.4.测试环境管理，特性环境和基准环境 2.6.CI/CD阶段的实践 2.6.1.1.持续集成的原则、实践和案例分析 2.6.1.2.持续交付的实现及其完整的生态体系 2.7.运维/运营领域的实践 2.7.1.1.六种常见的部署策略及其选择 2.7.1.2.云原生基础设施 2.7.1.3.大规模部署中的效能提升实践 2.8.组织和文化领域的实践 2.8.1.1.高效能组织的四类团队拓扑 2.8.1.2.高效能组织的三种协作模式 2.9.研发效能实践的实施策略 2.9.1.1.从大处着眼，小处着手 2.9.1.2.价值流分析与瓶颈识别 |
| 研发效能提升之"效能度量"篇 |
3.1.研发效能度量的难点和反模式 3.1.1.1.效能度量的三大难点 3.1.1.2.效能度量的十大反模式 3.1.1.3.某千亿市值公司研发效能度量失败案例 3.2.效能度量行业案例和关键原则解析 3.2.1.1.DevOps 全球调查报告中的度量指标 3.2.1.2.Google、微软、Facebook的度量案例 3.2.1.3.腾讯、字节、阿里、百度的度量案例 3.2.1.4.研发效能度量的七大原则 3.3.效能度量的实践框架：效能度量的五项精进 3.4.效能度量基础设施 3.4.1.1.度量基础设施的三层网络模型 3.4.1.2.DevOps工具链网络与实体对象关联关系 3.5.效能度量指标体系设计 3.5.1.1.效能度量指标全景图 3.5.1.2.效能度量指标立方体（Cube）模型 3.5.1.3.价值流的五大流动指标详解 3.5.1.4.工程质量度量指标详解 3.5.1.5.度量指标设计中的常见困惑及解决方案 3.6.效能度量分析模型 3.6.1.1.基于GQM的度量分析结构 3.6.1.2.从目标出发的效能分析案例 3.6.1.3.度量分析的十二种常用方法及案例 3.6.1.4.研发过程中的常见瓶颈及解决思路 3.7.效能度量产品建设 3.7.1.1.度量产品架构设计 3.7.1.2.度量产品标杆案例 3.8.数据驱动，实验思维 3.8.1.1.度量改进的PDCA循环 3.8.1.2.度量经验总结，避坑指南 |
| 研发效能提升之"效能平台"篇 |
4.1.平台工程的理念及落地关键点 4.2.研发效能平台建设的五个层次 4.3.研发效能平台建设层次一：垂直领域工具集合 4.3.1.1.实现最初形态的DevOps一站式平台 4.3.1.2.垂直领域工具提效和质量控制实践案例 4.4.研发效能平台建设层次二：跨领域互联互通 4.4.1.1.通过衔接点打通研发流程，实现全链路跨角色效率提升 4.4.1.2.研发管理流与工程流的联动 4.4.1.3.研发自动化助手的设计与实现 4.4.1.4.ChatOps的设计与实现 4.5.研发效能平台建设层次三：平台生态化建设 4.5.1.1.平台插件、扩展组件与三方系统集成 4.6.研发效能平台建设层次四：多场景·多视角解决方案 4.6.1.1.产品视角、空间/项目视角、应用视角 4.6.1.2.应用视角的设计与实现 4.7.研发效能平台建设层次五：价值流可视化管理 4.7.1.1.价值流分析的设计与实现 4.8.行业主流开源/商业效能平台介绍 |
| 结合AI大语言模型与时俱进实现效能提升 |
5.1.LLM大语言模型推动的行业变革 5.2.LLM企业应用落地的参考架构 5.3.LLM大语言模型与软件研发结合点全景图 5.4.需求和设计阶段的结合点 5.4.1.1.需求启发及文档编写 5.4.1.2.辅助产品及架构设计 5.5.开发阶段的结合点 5.5.1.1.辅助编码及代码解释 5.5.1.2.辅助单元测试和代码评审 5.5.1.3.辅助代码优化和缺陷修复 5.6.测试阶段的结合点 5.6.1.1.辅助用例编写及自动化测试 5.7.CI/CD阶段的结合点 5.7.1.1.辅助进行CI/CD问题定位 5.8.运维/运营阶段的结合点 5.8.1.1.辅助监控查询和告警摘要 5.8.1.2.辅助故障预警和故障定位 5.9.通用研发智能化助手 5.9.1.1.知识搜索和技术问答 5.9.1.2.自然语言查询和接口调用 |
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研发效能的本质及行业趋势 1.1.数字化时代对研发效能的挑战 1.2.研发效能的本质和研发效能宣言 1.3.研发效能行业趋势及头部企业落地情况 1.4.研发效能的升维思考与降维执行 1.5.打造研发效能的黄金三角，实现效能提升的增强回路 |
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研发效能提升之"效能实践"篇 2.1.高阶指导：DevOps三步工作法 2.2.研发效能实践总览和实践地图 2.3.需求及敏捷协作领域的实践 2.3.1.1.业务探索：产品三步法、影响地图、用户故事地图 2.3.1.2.需求分析和设计：需求的层级结构、实例化需求 2.3.1.3.敏捷和精益协作：敏捷方法、精益看板、累积流图 2.3.1.4.规模化敏捷 vs 敏捷的规模化 2.4.开发领域的实践 2.4.1.1.常见代码分支模型及适用场景 2.4.1.2.单元测试的实践和误区 2.4.1.3.代码评审的实践和误区 2.5.测试领域的实践 2.5.1.1.敏捷测试的四象限 2.5.1.2.测试的金字塔结构 2.5.1.3.测试的左移和右移 2.5.1.4.测试环境管理，特性环境和基准环境 2.6.CI/CD阶段的实践 2.6.1.1.持续集成的原则、实践和案例分析 2.6.1.2.持续交付的实现及其完整的生态体系 2.7.运维/运营领域的实践 2.7.1.1.六种常见的部署策略及其选择 2.7.1.2.云原生基础设施 2.7.1.3.大规模部署中的效能提升实践 2.8.组织和文化领域的实践 2.8.1.1.高效能组织的四类团队拓扑 2.8.1.2.高效能组织的三种协作模式 2.9.研发效能实践的实施策略 2.9.1.1.从大处着眼，小处着手 2.9.1.2.价值流分析与瓶颈识别 |
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研发效能提升之"效能度量"篇 3.1.研发效能度量的难点和反模式 3.1.1.1.效能度量的三大难点 3.1.1.2.效能度量的十大反模式 3.1.1.3.某千亿市值公司研发效能度量失败案例 3.2.效能度量行业案例和关键原则解析 3.2.1.1.DevOps 全球调查报告中的度量指标 3.2.1.2.Google、微软、Facebook的度量案例 3.2.1.3.腾讯、字节、阿里、百度的度量案例 3.2.1.4.研发效能度量的七大原则 3.3.效能度量的实践框架：效能度量的五项精进 3.4.效能度量基础设施 3.4.1.1.度量基础设施的三层网络模型 3.4.1.2.DevOps工具链网络与实体对象关联关系 3.5.效能度量指标体系设计 3.5.1.1.效能度量指标全景图 3.5.1.2.效能度量指标立方体（Cube）模型 3.5.1.3.价值流的五大流动指标详解 3.5.1.4.工程质量度量指标详解 3.5.1.5.度量指标设计中的常见困惑及解决方案 3.6.效能度量分析模型 3.6.1.1.基于GQM的度量分析结构 3.6.1.2.从目标出发的效能分析案例 3.6.1.3.度量分析的十二种常用方法及案例 3.6.1.4.研发过程中的常见瓶颈及解决思路 3.7.效能度量产品建设 3.7.1.1.度量产品架构设计 3.7.1.2.度量产品标杆案例 3.8.数据驱动，实验思维 3.8.1.1.度量改进的PDCA循环 3.8.1.2.度量经验总结，避坑指南 |
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研发效能提升之"效能平台"篇 4.1.平台工程的理念及落地关键点 4.2.研发效能平台建设的五个层次 4.3.研发效能平台建设层次一：垂直领域工具集合 4.3.1.1.实现最初形态的DevOps一站式平台 4.3.1.2.垂直领域工具提效和质量控制实践案例 4.4.研发效能平台建设层次二：跨领域互联互通 4.4.1.1.通过衔接点打通研发流程，实现全链路跨角色效率提升 4.4.1.2.研发管理流与工程流的联动 4.4.1.3.研发自动化助手的设计与实现 4.4.1.4.ChatOps的设计与实现 4.5.研发效能平台建设层次三：平台生态化建设 4.5.1.1.平台插件、扩展组件与三方系统集成 4.6.研发效能平台建设层次四：多场景·多视角解决方案 4.6.1.1.产品视角、空间/项目视角、应用视角 4.6.1.2.应用视角的设计与实现 4.7.研发效能平台建设层次五：价值流可视化管理 4.7.1.1.价值流分析的设计与实现 4.8.行业主流开源/商业效能平台介绍 |
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结合AI大语言模型与时俱进实现效能提升 5.1.LLM大语言模型推动的行业变革 5.2.LLM企业应用落地的参考架构 5.3.LLM大语言模型与软件研发结合点全景图 5.4.需求和设计阶段的结合点 5.4.1.1.需求启发及文档编写 5.4.1.2.辅助产品及架构设计 5.5.开发阶段的结合点 5.5.1.1.辅助编码及代码解释 5.5.1.2.辅助单元测试和代码评审 5.5.1.3.辅助代码优化和缺陷修复 5.6.测试阶段的结合点 5.6.1.1.辅助用例编写及自动化测试 5.7.CI/CD阶段的结合点 5.7.1.1.辅助进行CI/CD问题定位 5.8.运维/运营阶段的结合点 5.8.1.1.辅助监控查询和告警摘要 5.8.1.2.辅助故障预警和故障定位 5.9.通用研发智能化助手 5.9.1.1.知识搜索和技术问答 5.9.1.2.自然语言查询和接口调用 |
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