战略性AI驱动研发卓越 (SPARE) 框架
全面评估AI增强型研发效能与体验的度量框架，关注真实价值、开发者体验、代码质量与负责任AI实践
纵向支柱A
AI赋能与价值实现
评估AI对研发效率、生产力和创新的切实贡献
核心指标类别
- AI采纳与信任度：工具使用率、建议接受率、开发者AI信任度
- AI驱动的效率与生产力：任务周期时间缩短、重复性工作减少
- AI对创新的贡献：AI建议的新颖解决方案、AI改进的创新速度
- AI辅助质量：AI输出相关性、连贯性、内容真实性
纵向支柱B
协同式开发者体验与心流
创建促进开发者福祉、高效工作流与心流状态的环境
核心指标类别
- 开发者福祉与敬业度：满意度、净推荐值、认知负荷、倦怠信号
- 工作流顺畅度与效率：变更前置时间、部署频率、心流效率
- AI协作与技能演进：AI工具融入度、AI技能提升、协作质量
纵向支柱C
智能化代码质量与系统韧性
确保AI辅助开发产出高质量、安全且具韧性的软件系统
核心指标类别
- AI影响下的代码完整性：代码流失率、缺陷密度、测试覆盖率
- 系统稳定性与性能：变更失败率、MTTR、系统可用性
- 主动技术债务管理：技术债务比率、代码健康度、重构成本
横向支柱D
负责任AI与风险治理
确保以合乎道德、安全、透明的方式开发和部署研发AI
核心指标类别
- 伦理AI与公平性：偏见检测、公平性指标、可解释性评分
- 安全性与合规性：AI引入漏洞识别、数据隐私遵守、版权保护
- AI模型鲁棒性：幻觉率、输出一致性、对抗性攻击防御