样板间最终要形成什么？
形成一套甲方团队能够自主运行的研发工艺：人员知道各自负责什么，系统具备可用环境、数据和测试反馈，真实功能能从计划走到验收，经验持续沉淀到代码、测试、文档和Skills。试点成果还应支持后续团队学习和复制。
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咨询产品 06
AI Native研发工艺样板间
在真实系统中带教 FDE 小队，把测试、环境和数据基础跑通，形成可复制的 AI Native 研发工艺。
通常按 3 至 6 个月安排，在两个真实系统中带教 FDE 小队，建设可验证的测试、环境与数据基础，帮助产品、开发、测试与 Agent 共同完成真实功能交付。具体阶段目标与排期结合系统基线、人员投入和环境数据准备共同确认。
AI Native研发工艺样板间是Agilean面向企业研发团队的试点带教服务：从候选系统筛选和人员访谈开始，建设测试环境、可信数据和分层质量反馈，再导入FDE小队与AI原生开发模式，通过真实功能、必要重构和种子培养，形成甲方能够自主运行和持续改进的研发工艺。
适用对象
- 已经使用AI编程工具，希望把个人提效落实到真实功能交付的研发团队
- 愿意提供试点系统和产品、开发、测试人员，共同探索新工作方式的企业
- 需要补齐测试、环境和数据基础，并培养内部AI Native研发种子的组织
交付物
- 两个试点的选择建议、范围与工程基线
- 分层测试策略、测试环境与数据构造方案
- 甲方持续维护的测试、造数、环境与系统技能资产
- FDE小队真实功能交付与验证记录
- AI Native研发岗位职责、工艺与操作模板
- 种子人员带教、独立演练与能力评估
- 试点总结、资产移交与推广建议
周期与推进方式
通常按3至6个月安排。前三个月完成试点筛选、工程基础与AI Native工作模式导入；后续可按需要巩固运行、深化种子带教。具体阶段目标与排期结合系统基线、甲方人员投入和环境数据准备情况共同确认。
解决什么问题
AI生成代码越来越快，团队却常常停在环境准备、数据缺失、测试不足和跨岗位交接上。单独培训工具使用很难解决这些问题，需要在真实系统中把工程基础、协作责任与工作工艺一起跑通。
核心思路（服务内容）
甲方先提供3至5个候选系统或模块，Agilean通过系统调研和相关人员访谈，确认价值、可行性与变革意愿，共同锁定两个试点。先建立可复现的测试环境、数据和分层反馈，再围绕真实需求运行产品、开发、测试与Agent协同的FDE小队。顾问提供技术指导、管理辅导、示范和关键评审，主要开发、测试建设、环境配置与重构由甲方完成，能力在实践中留在团队。
01 / 服务内容
把改变落到具体工作上
01
试点筛选与深度诊断：访谈候选系统及产品、开发、测试和相关管理人员，确认变革意愿、工程基线与实施范围
02
环境与数据基础：设计并辅导落实测试环境隔离、依赖准备、可信造数及可重复的初始化与重置
03
分层质量反馈：辅导建设单元、集成、接口与关键流程测试，提升覆盖率、稳定性和问题定位能力
04
AI Native功能交付：组织FDE小队，在真实任务中运行计划、构建、测试、修复、验收与反馈闭环
05
系统重构与资产沉淀：推动影响可测试性和AI研发的必要重构，维护上下文、Skills、测试与执行规则
06
种子与工艺培养：带教甲方种子，制定AI Native研发岗位职责与工艺，形成团队自主运行和后续复制能力
02 / 服务过程
从现状调研到能力固化
- 01
第1至2周 访谈与筛选：甲方提供3至5个候选，每个系统安排2至3个工作日的调研窗口，技术与管理两线并行、错峰推进；第二周汇报建议并锁定两个试点
- 02
第3至4周 深入调研与方案：分析测试覆盖和业务链路，确认测试环境、数据构造方案，以及覆盖率口径、责任分工与实施待办
- 03
第2个月 测试建设与带教：由甲方落实测试和环境建设，顾问提供指导与评审；在基线阶段确认的范围内，以分层测试覆盖率达到40%为阶段目标
- 04
第3个月 AI Native工作模式：产品、开发、测试形成FDE小队，通过真实功能导入AI原生研发，同步提升覆盖率、推进必要重构并培养种子
- 05
第4至6个月 按需巩固：围绕试点持续复盘与改进，让种子独立运行工艺、带教同事，并形成后续推广路线
03 / 实践参考
实践参考
04 / 常见问题
关于AI Native研发工艺样板间的常见问题
甲方需要先准备什么？
提供3至5个候选系统或模块的资料，指定业务或产品、技术和测试联系人，并安排访谈与必要的代码、测试、环境资料访问。双方还需确认负责人支持、参与人员的变革意愿及可投入时间。
系统开发和测试由谁完成？
主要开发、测试编写、数据构造、环境建设和系统重构由甲方承担。Agilean的技术与管理教练提供诊断、方案、结对示范、技术指导、关键评审与变革辅导，帮助参与人员逐步具备独立实施能力。
40%的测试覆盖率如何理解？
它是典型试点第2个月在约定范围内的阶段目标。启动时先确认每个系统的可执行产品代码范围、覆盖工具和统计方法；不同层的覆盖需要去重，不同技术栈分别报告。覆盖率还要结合关键场景、执行稳定性和失败证据检查，并在后续功能开发中持续提升。
已有AI原生研发组织设计服务，为什么还需要样板间？
组织设计服务帮助企业明确目标组织、角色与治理。样板间进一步进入具体系统和团队，通过工程建设与真实功能带教，把目标工作方式落成可运行的日常实践。两项服务可以衔接，也可以从边界明确的试点开始。
如何培养能够持续推进的种子人员？
从试点中确定覆盖产品、技术和质量责任的种子，通过真实任务带教、复盘和独立演练，练习目标澄清、AI协同、结果判断、测试验证与失败处理，再逐步带教其他同事。
相关服务
如何与其他咨询服务衔接
AI 原生研发组织设计
组织设计帮助明确目标组织、角色与治理；样板间则进入具体系统，通过真实功能带教把工作方式落成日常实践。两项服务可以衔接，也可以从边界明确的试点开始。
从一个真实问题开始