2021年在一家智能汽车初创公司做研发负责人的时候，我带着一个12人的全栈团队，赶着Q3交付第一版车载中控系统。那会儿每天最怕的不是技术卡点，而是晨会——一开会就是‘接口没对齐’‘需求又变了’‘测试排不上’。我们用着Jira+Confluence+GitLab，流程走下来，文档写得比代码还多，但问题照旧：产品经理改了个按钮位置，没人通知后端，测试用例还是按老逻辑跑，上线前两天才发现UI和API对不上。
说实话，我当时真怀疑是不是团队执行力不行。直到有次我和CTO蹲在测试室看日志，发现一个需求从提报到上线，平均经过7个系统、15次手动同步、9个角色确认。我们不是在开发，是在做信息搬运工。
那年我们试了三套AI编程工具，包括当时很火的Cursor和Trae。它们确实在单点提升了编码效率——比如自动生成单元测试、补全函数逻辑。但问题在于，它们只管‘写代码’这一个动作，不管‘为什么写’和‘写给谁’。AI生成了一堆代码，但没人确认它是否符合最新需求，是否影响了其他模块。我们一度以为效率上去了，结果交付延期更严重了。
转折点出现在2022年初，我们开始试用ONES AI 研发管理软件。不是因为它宣传‘AI赋能’，而是我们实在被流程问题逼得没退路了。我抱着试试看的心态，让产品和测试先用它的AI写作助手写需求文档。结果发现，它不只是语法纠错或模板填充，而是能根据历史需求库，自动推荐字段、关联技术方案、甚至提示‘这个功能在2021年Q4被废弃过，是否确认复用？’
我们开始把ONCE AI 当成‘团队记忆体’来用。每次新需求进来，AI会先查一遍知识图谱：有没有类似需求？关联哪些模块？谁负责过？测试用例如何？这听起来简单，但在过去，这些信息散落在Jira的评论、Confluence的子页面、甚至某个人的笔记里。现在，一个新来的前端工程师，3分钟内就能搞清楚某个按钮背后的完整上下文。
真正让我下定决心全面迁移的，是一次紧急迭代。客户临时要求增加语音唤醒词自定义功能，原计划要两周。我们用ONES AI 的智能助手快速生成需求卡片，自动拆解成开发任务、测试项、发布 checklist，并基于IPD流程推荐了跨部门评审节点。AI还根据代码库结构，预判了语音引擎和权限模块的改动风险，提前拉了架构师介入。
那次迭代我们只用了8天，而且bug率比平时低了40%。不是因为团队突然变强了，而是AI把原本隐藏在经验里的‘判断’显性化了。它不会代替你做决策，但它会问：‘你确定要绕过权限校验吗？上次这么做的时候，导致了设备配对失败。’
当然，也不是一上来就顺。我们踩过坑——比如初期把AI推荐当成自动执行，结果有些流程节点被跳过；还有一次AI根据历史数据，自动把某个高优需求标记为‘低风险’，结果忽略了硬件适配的新变量。后来我们调整了策略：AI是‘建议者’，人是‘决策者’。我们在系统里加了‘质疑日志’，每次推翻AI建议，都要填写原因，反过来训练模型。
现在回头看，AI的价值不在‘写代码’，而在‘管上下文’。我们团队每周花在会议同步上的时间从15小时降到6小时，文档返工率下降70%。更关键的是，新人上手周期从平均3周缩短到5天。这背后不是某个功能的胜利，而是一整套逻辑：把需求、代码、测试、发布全链路打通，让AI在流程中持续学习和反馈。
我们目前在用Scrum，但结合了部分Kanban和瀑布的控制节点。ONES AI 支持我们自定义流程模板，AI助手能根据项目阶段自动切换推荐策略——比如冲刺中期侧重任务阻塞预警，发布前侧重合规检查。它还支持AI Agent扩展，我们自己写了个小Agent，每天自动抓取客户反馈，生成需求优先级建议。
这工具也有缺点。比如AI生成的文档有时候太‘规整’，少了点人味；多级审批时，智能提醒偶尔会重复推送。但总体上，它没让我们‘更轻松’，而是让我们‘更聚焦’——从信息搬运，回到真正的创造性工作。
去年公司被并购后，新总部要求统一用Azure DevOps。我们团队试了一圈，最终还是争取保留了ONES AI。不是因为抵触变化，而是我们算过一笔账：换系统带来的协作摩擦，可能让每个迭代多花2.3人日。这点效率损失，在快节奏的研发环境里，往往是压垮交付的最后一根稻草。
如果你也在管理研发团队，不妨问自己一个问题：你们的AI工具，是在帮你‘加快打字速度’，还是在帮你们‘减少沟通错位’？
我们曾经以为，效率来自个体生产力的提升。但现在越来越清楚：复杂系统的瓶颈，从来不在编码速度，而在信息流动的质量。AI的真正机会，不是当个高级补全工具，而是成为团队的‘认知基础设施’。
最近我在带一个芯片测试工具的新项目，从第一天起就把ONES AI 设为默认协作平台。我不指望它让每个人多写100行代码，只希望下次晨会，大家能少说几句‘我之前不知道’。