Anthropic 2026 报告中的生产力数据:该量什么、别量什么
从 Anthropic 2026 趋势报告提炼可观测信号:60% AI 渗透率 vs 0–20% 完全委托、27% 新增类工作、以及 TELUS/CRED 等案例背后的度量启示。
cat ~/ai4se/README.md
## Methodology • Process • Tools • Harmony • Measurement
围绕 AI4SE / Agentic Engineering,记录软件工程在方法、流程、工具、人机协作与效能度量上的系统性变化。
man -k ai4se
grep -r "featured" ~/notes/
从 Anthropic 2026 趋势报告提炼可观测信号:60% AI 渗透率 vs 0–20% 完全委托、27% 新增类工作、以及 TELUS/CRED 等案例背后的度量启示。
Anthropic 2026 报告提炼:SDLC 被 Agent 重塑、单 Agent 进化为协作团队、长时运行构建完整系统——但 60% 工作用 AI、仅 0–20% 可完全委托,人机协作仍是主线。
Coding Agent 不是更会写代码的 chatbot——可靠性来自 Instructions、Tools、Memory、Permissions 与 Verification Loop 组成的 Harness。
AI4SE 不是工具采购,而是研发工作方式转型——通过 SDD、Agentic、Harness、Operating Model 四条能力链,在真实试点中形成企业自有路径。
SDD 不是单一工具,而是一条从规格纯度到执行深度的光谱——选型取决于你是要标准化流程、管理存量变更,还是编排自主并行执行。
2025–2026 行业共识:AI 是放大器而非万能药——端到端成功依赖规格→上下文→执行→验证→度量的闭环,而非 IDE 内补全。
dpkg -l | grep ^i