DORA 2025 報告指出：AI 採用率上升可能伴隨吞吐與穩定波動，根因在於交付基本功與治理護欄沒跟上。本文用 DORA×SPACE 給 PMO 一套 AI 研發效能度量路線圖：先對齊口徑，再做可對照試點，最後規模化治理，並説明如何把 AI 放進研發管理流程、跑成持續改進閉環。
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一套可複用的 AI 研發效能度量指標體系：DORA（結果）× SPACE（機制）
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在 2025 DORA 報告的研究中，AI 不是孤立的增速器，而是“放大器”，它會放大團隊現有優勢和弱點。真正能提升“AI 研發效能”的，是將 AI 與價值流管理（VSM）深度結合，並依託強大的平台工程體系實現端到端協同。本文結合平台工程方法論與 ONES MCP Server 實踐案例，提出一套可執行的研發效能提升路徑。
AI 研發效能與價值流管理：從工具採納到體系提升
根據 2025 DORA
在中國企業數字化轉型實踐中，“開發提速卻交付不穩定”、“流程優化反覆無果”“AI 工具堆疊卻難見實效”是常見痛點。DORA 2025 報告提示我們：只有將 AI 有機融入價值流管理（VSM）和端到端研發流程，才能真正實現可持續的 AI 研發效能 提升。本文從項目治理與組織效能視角出發，系統解析 AI 如何驅動價值流轉型，並提出可執行的實踐路徑。
價值流管理與端到端效能的現實困境
在大多數團隊中，引
在前一篇文章中，我們從 DORA 2025 報告的整體視角，梳理了 AI 研發效能的現狀與挑戰。這一篇，我們將深入分析報告中提出的“七類團隊畫像”，通過團隊畫像診斷幫助中高層管理者與 PMO 精準識別團隊在 AI 引入過程中的優劣勢，為進一步制定符合團隊實際情況的 AI 研發效能提升路徑提供理論支持和實踐指南。
本文聚焦關鍵詞：DORA 2025 報告、AI 輔助開發、AI 研發效能、軟
