AI工具对工程工作空间的影响

为了理解AI驱动的编码工具对工程师工作流程和工作环境的影响，我们利用Jellyfish平台分析变化的指标。关键指标来源于分配、编码分数与PR分数、生命周期阶段、周期时间、Jira工单大小、PR领取时间、PR评论、PR评论数量、交互和编码语言。在Copilot用户中，编码时间分数观察到显著变化，平均下降3%，个别下降幅度高达15%。四家公司的工单大小平均下降了16%，同时周期时间下降了8%，而对照组则没有变化。此外，PR流程随着Copilot的使用而演变，尽管每周审查的PR数量保持不变，但评论变得更长、更全面。并非所有假设的变化都在所有参与公司中观察到。然而，一些公司的PR领取时间下降了高达33%，表明工作流瓶颈减少，并且一家公司有高达17%的工作量从维护和支持工作转向了产品增长计划。这项研究是首次利用来自多家公司的数据，超越了简单的生产力和满意度衡量标准，而是考虑了真实的工程环境。通过这样做，我们强调一些公司似乎比其它公司从Copilot的使用中获益更多，并且当调查工程工作和流程的聚合而非特定方面时，变化可能很微妙——这将在未来进一步研究。