这是个好问题：研发团队要怎么衡量ai coding带来的价值呢？
答：从软件工程角度来说，我们要衡量一个工具带来的价值或影响，可以从几个角度来测量：
- 开发效率
- 软件质量
- 成本
现在衡量这些标准也有一些比较成熟的方法，比如结合任务管理系统，我们可以把日常的开发任务、Bug 都作为一条条任务提交到任务系统中，在每一个 Sprint （迭代）开始前都会做计划，做计划的时候对每一条任务要打分（比如敏捷估算扑克牌Planning Poker），通过这个分数就可以大致估算出一个 Sprint 中的工作量。
开发效率可以看：
- 每个 Sprint 完成的分数有多少，如果一个团队的人员和任务相对稳定，那么每个 Sprint 的分数是比较接近的，可以对比应用 AI Coding 前后的分数差异。
- 每个 Sprint 中，在源代码管理中的 commit 数量和代码行数也可以作为参考。
软件质量则要看：
- 每个 Sprint 中新增 Bug 的数量和分数
- 上线后故障率
- 单元测试/自动化测试的覆盖率
成本相对简单：
- 人员工资 X 时间
- AI 工具的费用
以上的一些标准都只是作为参考，具体还需要根据团队和项目特点做一些调整。
综合上面的数据，应该可以有一个相对直观的对比，如果团队还没有这样数据的收集，可以现在开始尝试去收集这些数据，否则还是比较难量化的。
