这是个典型问题，至少是让老板花钱的时候，老板会问的问题。 然而效能度量本来就比较难，比如只看代码行数或者bug数是不合适的。 以我跟各厂商交流和实际评测的经验来看，AI编程助手的确是有助力的，而且是明确有效的大模型应用场景之一。 至于怎么度量？有几种方式，说白了看老板认可哪种。 1.AI生成代码行数/比例，这个比较简单，生成的多，仿佛都是凭空来的，赚了。 2.AI推荐代码行数、采纳行数、采纳比例。 3.高活用户代码采纳行数、比例。 4.人均完成需求个数。 5.人均bug数。 最后说一下行业内的基本共识吧。 对于某些场景（比如前端、初级后端）提升较为明显，其他也有提升，取决于场景、工具适用性、使用方法。 但对于某些复杂逻辑或者需要理解业务专业知识的场景，不太适用，甚至可能用得不好，导致调试周期过长。 一般认为，可以提升30-50%的编码效率，而编码工作在研发工程师工作中占比30%-50%，所以但从研发角度看，效率提升在9%-25%吧。... 展开详请