2026年2月，快手技術團隊公布了其近三年在研發效能領域的重大成果——通過構建“AI研發范式”，快手實現了從個體效率提升向組織級效能躍升的跨越，并探索出一條 AI 驅動的研發智能化路徑。

組織提效的核心思路：從“個人快”到“團隊快”

快手指出，業內普遍存在一個“AI研發提效陷阱”：只給工程師配備 AI 編程工具，雖然個人編碼速度提升顯著，但整體需求交付效率常年停滯。其根源在于，個人的時間節約無法自然傳導到團隊協作節奏與組織產出。

對此，快手選擇“范式升級”而非單一工具推廣：從研發流程、協作模式、平臺能力到度量體系，整體重構 AI 在研發中的角色。用快手的話說，就是從 L1 AI輔助(Copilot)→ L2 AI協同(Agent)→ L3 AI自主(Agentic)，實現需求端到端交付的智能化。

三層舉措：工具、方法、平臺協同推進

在具體落地中，快手形成了“AI x 效能實踐”體系：

1. AI x 效能平臺：打造下一代智能研發平臺，將需求分析、技術方案、編碼、測試、上線等核心環節全部接入 AI Agent 能力，實現不同研發模式(傳統、AI輔助、AI協同、AI自主)在同一平臺內流轉。

2. AI x 效能實踐：推動開發者從“AI輔助編碼”升級到“AI輔助開發”與“AI協同開發”，重塑團隊分工，鼓勵全棧角色在 AI 支持下獨立完成端到端交付，降低協作成本。

3. AI x 效能度量：建立“需求 AI研發成熟度模型”，以 L1-L3 分級度量組織轉型進度，并結合交付周期、代碼生成率等指標驗證組織提效成果。

這一體系強調從人-工具-流程的全鏈路變革，使 AI 不只是編程助手，而是研發流程的參與者和協同者。

效果數據：組織級提效成型

經過一年多的實施，快手在智能化2.0階段實現了顯著成果：

需求交付效率：經驗證，需求AI研發成熟度L2&L3級占比達到20.34%，需求交付周期下降58%。

開發生產力：人均提交有效代碼量提升69.04%，AI代碼生成率在核心團隊達到40.21%(全公司平均30%)。

測試與質量環節：AI用例生成率翻倍增長，智能CR應用率提升逾兩倍。

快手強調，這些數據不僅是單點環節的改進，而是整體協作模式升級帶來的組織級收益。

AI是“透視鏡”和“放大器”

快手的實踐印證了業界研究的結論：AI本質上是一面“透視鏡”和“放大器”，在流程清晰、數據統一的組織中能釋放巨大效能;而在協作斷點和數據孤島的團隊中，則會放大隱藏的問題。

快手的經驗是——先打牢平臺化、數字化、精益化的基礎，再用 AI 系統化改造研發范式，讓個人的提效能真正匯聚成組織的提效。

隨著2026年快手繼續推進 L2 → L3 的跨越，其智能研發平臺 CodeFlicker 也已對外開放(https://www.codeflicker.ai/)，試圖把這套經過萬人規模團隊打磨的經驗推廣到更廣的開發者社區與企業組織。