评估、度量与反模式：总览
AI Coding 落地后，如何评估效果和识别问题，决定能否持续优化。
本章四大主题
| 主题 | 核心问题 |
|---|---|
| 效率度量 | AI Coding 到底提升了多少效率？ |
| 反模式 | 哪些做法是错的？ |
| 局限与边界 | AI Coding 不该用在哪些场景？ |
| 未来趋势 | 未来 1-2 年会怎样发展？ |
为什么需要度量
没有度量，就不知道：
- AI Coding 到底有没有用？
- 哪个工具/模式效果最好？
- 团队的瓶颈在哪里？
- 投入产出比如何？
度量的核心原则
1. 度量目标，而非活动
markdown
度量"AI 调用次数"（活动指标）
度量"任务完成时间"（目标指标）
度量"Prompt 模板数量"（活动指标）
度量"代码一次通过率"（质量指标）2. 综合度量，不只看速度
markdown
不只看：开发速度快不快
还要看：
- 代码质量高不高
- Bug 多不多
- 团队满意不满意
- 成本可控不可控3. 持续度量，定期回顾
markdown
- 每周：收集数据
- 每月：分析趋势
- 每季度：调整策略本章导览
| 章节 | 核心内容 |
|---|---|
| 效率度量 | 关键指标、度量方法 |
| 反模式 | 常见错误、避免方法 |
| 局限与边界 | 不该用 AI 的场景 |
| 未来趋势 | 未来发展 |
总结
没有度量，就没有改进。
下一节：效率度量指标