2026年2月，快手技术团队公布了其近三年在研发效能领域的重大成果——通过构建“AI研发范式”，快手实现了从个体效率提升向组织级效能跃升的跨越，并探索出一条 AI 驱动的研发智能化路径。

组织提效的核心思路：从“个人快”到“团队快”

快手指出，业内普遍存在一个“AI研发提效陷阱”：只给工程师配备 AI 编程工具，虽然个人编码速度提升显著，但整体需求交付效率常年停滞。其根源在于，个人的时间节约无法自然传导到团队协作节奏与组织产出。

对此，快手选择“范式升级”而非单一工具推广：从研发流程、协作模式、平台能力到度量体系，整体重构 AI 在研发中的角色。用快手的话说，就是从 L1 AI辅助（Copilot）→ L2 AI协同（Agent）→ L3 AI自主（Agentic），实现需求端到端交付的智能化。

三层举措：工具、方法、平台协同推进

在具体落地中，快手形成了“AI x 效能实践”体系：

1. AI x 效能平台：打造下一代智能研发平台，将需求分析、技术方案、编码、测试、上线等核心环节全部接入 AI Agent 能力，实现不同研发模式（传统、AI辅助、AI协同、AI自主）在同一平台内流转。
2. AI x 效能实践：推动开发者从“AI辅助编码”升级到“AI辅助开发”与“AI协同开发”，重塑团队分工，鼓励全栈角色在 AI 支持下独立完成端到端交付，降低协作成本。
3. AI x 效能度量：建立“需求 AI研发成熟度模型”，以 L1-L3 分级度量组织转型进度，并结合交付周期、代码生成率等指标验证组织提效成果。

这一体系强调从人-工具-流程的全链路变革，使 AI 不只是编程助手，而是研发流程的参与者和协同者。

效果数据：组织级提效成型

经过一年多的实施，快手在智能化2.0阶段实现了显著成果：

需求交付效率：经验证，需求AI研发成熟度L2&L3级占比达到20.34%，需求交付周期下降58%。

开发生产力：人均提交有效代码量提升69.04%，AI代码生成率在核心团队达到40.21%（全公司平均30%）。

测试与质量环节：AI用例生成率翻倍增长，智能CR应用率提升逾两倍。

快手强调，这些数据不仅是单点环节的改进，而是整体协作模式升级带来的组织级收益。

AI是“透视镜”和“放大器”

快手的实践印证了业界研究的结论：AI本质上是一面“透视镜”和“放大器”，在流程清晰、数据统一的组织中能释放巨大效能；而在协作断点和数据孤岛的团队中，则会放大隐藏的问题。

快手的经验是——先打牢平台化、数字化、精益化的基础，再用 AI 系统化改造研发范式，让个人的提效能真正汇聚成组织的提效。

随着2026年快手继续推进 L2 → L3 的跨越，其智能研发平台 CodeFlicker 也已对外开放（https://www.codeflicker.ai/），试图把这套经过万人规模团队打磨的经验推广到更广的开发者社区与企业组织。