附录C: 协作评估工具与指标体系
引入“团队Vibe Coding”模式后，如何衡量其效果？本附录提供了一个评估工具与指标体系，帮助团队量化人机协作的效率、质量和成本。
1. 核心评估指标
我们建议从以下四个维度来跟踪和评估团队的AI协作效能。
| 维度 | 核心指标 | 计算方式/定义 | 理想趋势 |
|---|---|---|---|
| 开发效率 | AI协作任务完成率 | （由AI协作完成的任务数 / 总任务数） * 100% | 稳定增长 |
| 平均交付周期 (Lead Time) | 从需求确认到功能上线的平均时长 | 持续缩短 | |
| 上下文准备耗时 | 开发者为AI准备上下文（文档、代码片段）所花费的平均时间 | 逐渐减少 | |
| 代码质量 | AI引入缺陷率 | （由AI生成的代码引入的Bug数 / AI生成的总代码行数） | 持续降低 |
| 代码审查效率 | 人工审查AI生成代码的平均耗时 | 逐渐减少 | |
| 测试覆盖率 | AI协作生成的单元测试对代码的覆盖率 | 稳定在较高水平 | |
| 团队协作 | 协作冲突率 | （因AI使用不当导致的代码合并冲突或沟通问题次数）/ 时间周期 | 持续降低 |
| 心理安全问卷得分 | 定期（如每季度）进行匿名问卷调查，评估团队成员在AI协作中的安全感 | 持续提升 | |
| 成本与ROI | AI服务费用 | 每月花费在AI API调用上的总成本 | 结合产出评估 |
| AI协作投资回报率 (ROI) | （节省的人力成本 + 带来的业务价值） / AI服务费用 | 持续提升 |
2. 评估工具
2.1 心理安全匿名问卷 (示例)
定期使用以下问卷（1-5分制，1表示非常不同意，5表示非常同意）来评估团队的心理安全水平。
- 我可以放心地向AI提出任何“愚蠢”的问题，而不用担心被评判。
- 当AI生成的代码出现问题时，我敢于在团队中提出并讨论它。
- 我相信团队成员会帮助我解决与AI协作时遇到的困难。
- 在使用AI时犯错，不会对我产生负面影响。
- 我可以自由地尝试新的、与AI协作的方式。
2.2 项目管理工具集成
将上述指标（如交付周期、任务完成率）集成到Jira、Trello等项目管理工具的Dashboard中，实现自动化跟踪。
2.3 定期复盘会 (Retrospective)
每两周举行一次专题复盘会，专门讨论AI协作中遇到的问题、分享成功经验，并根据评估指标调整协作策略。