我们组有同事天天用AI写代码 绩效考核却一直垫底 现在影响大家奖金了

昨天绩效会又被老板点名了,我们组小李的任务完成率最低,可他每天代码都是AI生成的,bug一堆还得我们帮他改。 我本来想私下提醒他,结果他直接说现在谁不用AI啊,又不是我一个人。问题是他改完的代码经常要返工两次,拖慢了整个迭代进度。 我现在不知道该不该直接跟主管说,还是先找他再谈一次。毕竟大家奖金都跟组绩效挂钩,再这样下去年底评优估计都悬。

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昨天绩效会又被老板点名了,我们组小李的任务完成率最低,可他每天代码都是AI生成的,bug一堆还得我们帮他改。

我本来想私下提醒他,结果他直接说现在谁不用AI啊,又不是我一个人。问题是他改完的代码经常要返工两次,拖慢了整个迭代进度。

我现在不知道该不该直接跟主管说,还是先找他再谈一次。毕竟大家奖金都跟组绩效挂钩,再这样下去年底评优估计都悬。

1 Answers

这类问题不在于“用不用 AI”,而在于“如何用”和“团队边界”。建议先在团队层面设清晰的产出与质量边界,再对个人给出改进周期与可量化指标;对管理线做事实同步,但避免“人身指摘式”上报。先沟通后升级,但沟通要带数据和方案,时间盒控制在1-2个迭代内。

先评估:AI 写代码拖慢进度的具体“可量化证据”

  • 用数据说话,别靠情绪:
    • 过去2-3个迭代里该同事的提交次数、回滚/热修次数、代码评审驳回率、单测覆盖率、缺陷修复时长(MTTR)。
    • 与本组均值的对比百分比,而非个人绝对数。
  • 任务类型差异要剥离:对比需同难度/同模块/同复杂度的工作包,避免“拿难活的人自然指标更差”的误判。
  • 质量影响链路要清楚:
    • 返工导致的串行阻塞点(依赖接口、联调窗口、上线窗口错过)。
    • 对组 KPI 的直接影响项:延期率、缺陷密度、上线失败率。

建议准备一页纸的对照表用于沟通:

  • 指标 vs 组均值 vs 他的数据 vs 期望阈值
  • 2-3 个具体例子(缺陷编号/PR 链接/回滚记录)
  • 影响到的里程碑与对应代价(加班小时、延期天数)

先私下沟通还是直接找主管

优先“先私下,再升级”,但加上“时间盒”和“书面确认”:

  • 先私下沟通(1小时内):聚焦“可观察行为与结果”,避免贴标签。目标是对齐改进项与时限。
  • 会后沉淀为“行动项清单”,在组内公开的项目空间做可见但克制的记录(例如任务看板中标注“质量改进任务”),避免被理解为人身曝光。
  • 设定1-2个迭代的观察期。如果关键指标(如缺陷密度、PR 驳回率)未达阈值,再正式同步主管。
  • 如涉及生产事故或安全合规风险,直接同步主管与 SRE/质量负责人,不等待观察期。

“直接上报”的边界:

  • 出现生产事故、数据安全/合规风险,或对客户承诺的里程碑构成实质性威胁
  • 明确拒不配合改进(不写单测、不做自测、不按评审意见整改)
  • 有欺瞒/抄袭/伪造测试结果等诚信问题

用 AI 写代码的团队“红线与绿线”

将“个人是否用 AI”转为“团队工程标准”对照执行。

  • 安全/合规红线

    • 外泄风险:不得将公司私有代码、密钥、客户数据直接贴入外部模型。涉及此类行为应走公司内规或合规工具链
    • 许可证风险:生成代码不得引入不兼容开源许可证片段
    • 任何含密内容须走企业版/私有部署的模型,或先脱敏再用。企业应参考平台隐私声明与内规(如微信、支付宝等平台对第三方接入与数据处理均有约束,可类比遵守其开发者合规思路,平台主页见 https://weixin.qq.com/https://www.alipay.com/
  • 质量绿线(统一到“怎么用”)

    • 必须自测:最小可运行样例+单元/集成测试基线(例如关键模块≥80% 覆盖,阈值按团队定)
    • 必须过审:代码评审通过率、复杂度门槛(圈复杂度、静态扫描零高危)
    • 必须可追溯:PR 说明里标注“AI 辅助生成/人写”,并列出关键假设与边界条件
    • 上线前清单:用例通过、回归报告、回滚预案

参考做法可与企业内部开发规范或行业实践比齐;涉及更广泛的网络与信息治理合规可参考国家网信相关通用原则(机构主页 https://www.cac.gov.cn/

一次谈清:私下沟通的结构化脚本

目标是对齐事实—影响—期望—支持—时限:

  • 事实:过去2个迭代,你的PR 驳回率是组均值的2.3倍,热修3次,联调延后2天
  • 影响:联动A、B两个模块串行,组 OKR 的M2里程碑风险上升
  • 期望(可量化):下2个迭代内,将
    • PR 驳回率 ≤ 组均值+10%
    • 单测覆盖 ≥ 75%(关键路径≥85%)
    • 缺陷修复中位时长 ≤ 1天
  • 支持:给出具体支持项
    • 结对编程/代码走查名额
    • 提供“AI 提示词模板库”和“代码评审清单”
    • 复杂任务先拆分,先交付最小可运行骨架
  • 时限与检查点:每周一次质量复盘,迭代末对标阈值复盘;未达标则升级同步主管

将上述共识发一封纪要邮件/IM 纪要,请对方确认“已知悉并同意”,避免后续扯皮。

团队层面的落地:把争议变流程

  • 建“AI 辅助编码最小流程”
    • 需求→设计→生成→自测→评审→合并→回归→发布,每一步有“最少产物”(如设计说明、测试清单)
  • 建“评审与发布阈值”
    • 静态扫描零高危、关键路径单测覆盖线、PR 描述模板(含边界/风险/回滚)
  • 建“AI 用法库”
    • 可复用提示词、常见陷阱清单、生成代码自查表(性能、并发、安全)
  • 可见化质量指标
    • 在看板或度量平台展示人均缺陷、驳回率、修复时长,以“数据拉动改进”,而非点名羞辱

何时需要管理介入与绩效挂钩

  • 经过明确的改进周期与支持仍长期未达阈值
  • 对安全与稳定性有重复性、高影响度的负事件
  • 存在不配合流程、逃避评审、自测缺失等“可控而不为”的行为

此时建议:

  • 与主管同步“事实-过程-支持-结果”的全链路材料
  • 建立“改进计划书”(PIP 类似),载明目标、资源、时限、后果
  • 将个人问题与团队奖金解耦为“个人系数”的合理分配,减少连坐式内耗

不同做法的对照(便于团队达成共识)

  • 个人自由用 AI vs 团队可控用 AI
    • 自由:效率参差、质量不可控
    • 可控:有自测/评审/发布阈值与审计轨迹
  • 只批评结果 vs 给出改进路径
    • 只批评:情绪对立、难复盘
    • 改进路径:指标清晰、可跟踪复盘
  • 立刻上报 vs 有时限的先沟通
    • 立刻上报:适用于事故/合规风险
    • 先沟通:适用于一般质量欠佳

若团队规范涉及用户数据或外部平台接口,遇到垃圾信息或违规内容,也可通过 12321 与 12377 做外部环境治理举报通道补充(https://www.12321.cn/ 与 https://www.12377.cn/),但内部工程质量问题仍以团队流程与绩效机制解决为主。