反馈收集机制

建立适合团队的反馈渠道，让数据驱动改进

分阶段的反馈收集

不同阶段的团队需要不同的反馈收集方式。从轻量开始，逐步完善。

初期探索阶段

Story 卡片标注法

适用场景：刚开始尝试 AI 辅助开发的团队

优点：

零额外流程负担
与现有工作流自然融合
数据随工作自然积累

在 Story 卡上添加字段

在现有的任务管理系统中添加几个简单字段：

字段	类型	选项
AI 辅助程度	单选	高 / 中 / 低 / 无
预估节省时间	数字	小时数
AI 主要贡献	单选	代码生成 / 问题解答 / 重构建议 / 其他
主要痛点	文本	自由填写

开发完成时填写

任务完成时，开发者花 30 秒填写这些字段：


## Task: 实现用户列表页面
 
- [x] 完成开发
- AI 辅助程度：高
- 预估节省时间：2 小时
- AI 主要贡献：代码生成
- 主要痛点：响应式布局需要多次调整

定期汇总分析

每周或每两周汇总数据，形成简单报告：


## 本周 AI 辅助开发数据
 
- 任务总数：15
- 使用 AI 辅助的任务：12 (80%)
- 预估节省总时间：18 小时
- 常见贡献：代码生成 (8)、问题解答 (3)、重构建议 (1)
- 常见痛点：响应式布局、复杂状态管理

快速启动提示：如果你使用 Jira、Linear 或 Notion，这些工具都支持自定义字段，5 分钟即可设置完成。

磨合成长阶段

定期反馈表单

适用场景：团队已经有一定 AI 辅助开发经验，需要更系统的反馈

频率建议：双周或月度

表单设计要点

1. 保持简短

问卷控制在 10 个问题以内，填写时间不超过 5 分钟。

2. 结合定量和定性

定量：评分、数值估算
定性：开放式问题收集具体案例

3. 聚焦可行动的反馈

每个问题都应该能指导后续改进。

推荐问题清单

整体评估


1. 你对当前 AI 辅助开发的整体满意度是多少？
   [1-10 分滑块]
 
2. 你会向同事推荐使用 Cursor 进行开发吗？
   [0-10 分 NPS 评分]
 
3. 本周期你使用 Cursor 的时间占比大约是？
   [0-30% / 30-50% / 50-70% / 70-90% / 90%+]

效率评估


4. 与不使用 AI 相比，你感觉编码效率提升了多少？
   [无提升 / 10-30% / 30-50% / 50-100% / 100%+ / 200%+]
 
5. AI 在哪些类型的任务中帮助最大？（多选）
   [ ] UI 组件开发
   [ ] API 接口开发
   [ ] 业务逻辑实现
   [ ] Bug 修复
   [ ] 代码重构
   [ ] 测试编写
   [ ] 文档编写
   [ ] 其他：_____

质量评估


6. 你对 AI 生成代码的质量评价如何？
 
   业务功能正确性：[1-5 分]
   代码可读性：[1-5 分]
   代码可维护性：[1-5 分]
   性能表现：[1-5 分]
   安全性：[1-5 分]

痛点收集


7. 你在使用 AI 辅助开发时遇到的最大挑战是什么？
   [开放式文本]
 
8. 有哪些场景你觉得 AI 表现不够好，不如手写？
   [开放式文本]

改进建议


9. 你认为最值得改进的方面是什么？（最多选 3 项）
   [ ] Prompt 质量和模板
   [ ] Cursor Rules 完善
   [ ] 上下文管理
   [ ] 团队知识共享
   [ ] 工作流程优化
   [ ] 培训和学习资源
   [ ] 其他：_____
 
10. 请分享一个本周期印象最深的 AI 辅助开发案例（好的或坏的）
    [开放式文本]

数据分析模板

收集数据后，用以下模板进行分析：


## [月份] AI 辅助开发反馈分析
 
### 参与情况
- 反馈人数：X / 团队总人数 Y
- 响应率：Z%
 
### 核心指标
- 平均满意度：X.X / 10（变化：+/- X.X）
- NPS 得分：X（推荐者 X%，被动者 X%，贬损者 X%）
- 平均使用占比：XX-YY%
 
### 效率感知
- 认为效率提升 50%+ 的人数：X%
- 最有帮助的任务类型：UI 开发、API 接口
- 最没帮助的任务类型：复杂业务逻辑
 
### 质量评价
| 维度 | 平均分 | 变化 |
|------|--------|------|
| 功能正确性 | 4.2 | +0.3 |
| 代码可读性 | 3.8 | +0.1 |
| 可维护性 | 3.2 | -0.2 |
 
### 主要痛点
1. [痛点 1] - 提及次数：X
2. [痛点 2] - 提及次数：Y
3. [痛点 3] - 提及次数：Z
 
### 改进优先级
1. [改进 1] - 得票：X
2. [改进 2] - 得票：Y
3. [改进 3] - 得票：Z
 
### 行动项
- [ ] [具体行动] - 负责人：@xxx - 截止：日期

成熟优化阶段

自动化数据收集

适用场景：团队 AI 辅助开发实践成熟，需要更精准的数据

代码提交关联分析

在 Git commit message 中添加 AI 辅助标记（如 AI-Assisted: true），然后通过脚本统计 AI 辅助提交的比例和趋势。

IDE 使用统计

通过 IDE 扩展被动收集使用数据：

WakaTime：自动追踪编码时间
Code Time：统计编码习惯

质量指标自动追踪

将 AI 相关的质量指标集成到 CI/CD Pipeline，自动统计：

PR 中的 AI 辅助标签
代码变更量
后续 Bug 关联追踪

反馈收集最佳实践

降低填写门槛

常见失败原因：问卷太长、太复杂，开发者不愿意填写。

问卷控制在 5 分钟内
提供默认选项
允许跳过非必填项
移动端友好

及时展示反馈价值

让团队看到反馈带来的改变：


## 反馈驱动的改进记录
 
| 日期 | 反馈来源 | 问题 | 改进措施 | 效果 |
|------|----------|------|----------|------|
| 2024-01 | 月度问卷 | 组件嵌套过深 | 更新 Rules | 嵌套减少 40% |
| 2024-02 | Story 卡标注 | API 错误处理缺失 | 新增 Prompt 模板 | 返工率降低 25% |

建立反馈文化

领导示范：技术负责人率先填写和分享
公开讨论：在团队会议中讨论反馈结果
奖励参与：感谢提供有价值反馈的成员

保护隐私

匿名选项（特别是对满意度等敏感问题）
汇总展示而非个人追踪
明确数据用途

工具推荐

工具	用途	特点
Google Forms	定期问卷	免费、易用、支持分析
Notion	任务标注 + 知识库	与工作流集成好
Linear	任务管理 + 自定义字段	开发者友好
Airtable	数据收集和分析	灵活的数据模型
WakaTime	自动时间追踪	被动收集，无需手动

下一步

开始收集反馈数据后，阅读复盘实践指南学习如何分析和利用这些数据。