在智能时代，随着软件开发规模的扩大和技术的快速迭代，代码质量管理变得尤为重要。全面代码质量管理不仅关注代码的功能实现，还涵盖代码的可维护性、安全性、性能以及团队协作效率。

本期思享者，我们幸运地邀请到组织级敏捷评估师、CSP敏捷项目管理专家 徐彬老师，跟我们一起聊聊 智能时代的全面代码质量管理。

一、《思享者》系列直播

【思享者】是一档由敏捷思维冠名播出的在融管理社区下的直播栏目，该节目每期围绕一个关键词，由嘉宾分享个人对这个关键词的想法或者思考。这个关键词可能是行业现状，或者时下流行的概念或者说法，也可能是一个问题，希望通过1个小时的直播把有意思的思考与想法分享给大家，期待碰撞出无数有趣的内容和友谊的火花。

二、智能时代的全面代码质量管理

徐彬老师提到，当年丰田汽车的质量意识不足和管理体系不完善面临诸多问题，这与今天的软件业何其相似。通过对比丰田引入TQM （全面质量管理）的背景与现状，我们可以深刻认识到软件质量重要性。借助因果回路图分析质量相关变量关系，徐老师指出，智能时代工具对人员水平提升作用越来越大。

徐老师提及智能时代 AI 对代码或软件质量影响因素的重要性，他详细阐述了 TQM的核心理念，包括全员参与、全过程控制、全面方法应用。以制造行业为例，他特别强调全过程控制里自动化应用，并指出软件领域也应重视，要依产品特点引入配套手段。

软件行业从TQM得到的启示包括：预防性作用凸显、需持续改进、减少浪费。

针对智能时代下需求、复杂度、质量控制的挑战，徐老师建议在需求生成、澄清、文档更新，代码审查，测试用例设计、数据生成等环节利用大模型优化。

此外，他还建议积累分析效能数据并与周例会结合。同时，要关注数据沉淀积累，在设计工具和流程时，明确输出数据指标并体系化分析。持续优化工作，结合大模型让模型更聪明。这两个方向相互联系，结合数据优化效果更佳。

在智能时代，全面代码质量管理是确保软件产品高质量交付的核心。通过标准化、自动化、智能化的手段，团队可以更高效地管理代码质量，降低风险，提升竞争力。未来，随着AI和自动化技术的进一步发展，代码质量管理将变得更加智能和高效。