拒绝“感觉有效”：用数据证明 AI Coding 的真实团队价值【天猫AI Coding实践系列】
出处：
mp.weixin.qq.com
本文基于天猫团队的真实实践，提出一套三层AI Coding度量体系： 质量指标（离线评测）——用垂直化业务用例+复杂度矩阵（业务复杂度×组件成熟度）+结果分/行为分双评分，定位模型能力短板； 链路指标（在线埋点）——追踪上下文“调用→命中→采纳”漏斗，通过四象限分析识别高频低效知识，驱动知识库、SPEC、Skills等优化； 结果指标（真实交付）——以需求为单位，计算AI参与覆盖率、代码上线采纳率（Diff级比对）、Token成本，验证实际价值。 核心目标：将“感觉有效”转化为可诊断、可调优、可共识的数据闭环，推动AI从工具升级为团队知识治理基础设施。
