# 阶段总结报告 · 示例（stage5/6 结项，含验证成果）

> 这是转型阶段结束的总结报告示例（可用于**结项汇报 / 晋升述职**）。用 **stage5 度量后的验证成果数据**（净增行 +100.8% 等）——这些是真实跑出来的结果，不是立项时的目标值（目标值见 [02 计划书示例](./02-转型计划书-示例.md)）。

## 一、执行摘要
本阶段完成全员 AI 赋能与闭环试点，转型从「口号」变为可量化的研发能力。

> 📊 代码净增行 **+100.8%** | AI 代码占比 **20-40%**（ai-code-ratio 实跑，承担基础研发比）| Bug 占比 **-16pp**（37.9%→22.1%）| 测试用例生成 **5-10 倍**（4-8h→10-30min）

数据来自时代光华研发团队 3 个月、218 个仓库的同比统计。**口径**：以 AI 提效统计分析报告为准（2026 年 3-5 月同比 2025 年 3-5 月）。

## 二、目标达成情况
| 目标 | 计划 | 实际 | 达成 |
|---|---|---|---|
| 代码净增行 | +50% | +100.8% | ✅ 超额 |
| AI 占比 | ≥70%（事前估算口径） | 20-40%（ai-code-ratio 实跑） | ⚠️ 口径不同（见下） |
| Bug 占比 | -15pp | -16pp | ✅ 达成 |
| 交付周期 | -30% | -32% | ✅ 达成 |

## 三、关键成果（分维度）
- **产出**：代码净增行 +100.8%（42.4 万 → 85.2 万行；开发人数 54→49 反而增长）
- **质量**：Bug 占比 -16pp（37.9% → 22.1%）
- **AI 渗透**：AI 代码占比 20-40%（ai-code-ratio 实跑，承担基础研发比；事前估算口径约 75%，两者口径不同——估算含"AI 辅助优化"，ai-code-ratio 只认 Co-authored-by + 风格学可证伪的部分）
- **能力建设**：4 份角色手册落地、CLAUDE.md / Skill 资产化、测试录制转生成范式跑通

## 四、数据明细（同比）
| 指标 | 转型前 | 转型后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 代码净增行 | 42.4 万 | 85.2 万 | +100.8% |
| AI 代码占比 | ~0% | 20-40%（ai-code-ratio 实跑） | ↑ |
| Bug 占比 | 37.9% | 22.1% | -16pp |
| 测试用例生成耗时 | 4-8h | 10-30min | 5-10x |

## 五、经验与教训
**做对的**：
1. 思想转变先行（全员先过总纲，认知对齐）
2. 规范资产化（CLAUDE.md / Skill 提交 Git，可复制）
3. 度量驱动（不靠感觉靠数据，AI 占比三层识别防伪造）

**踩的坑**：
1. 跳过探索直接编码（= 重写 bug）→ 用 OpenSpec 规范驱动，纠错左移
2. 全员开全权限（安全风险）→ 分级权限 + 审核小组
3. CLAUDE.md 越写越臃肿 → 定期精简，只留 AI 必须知道的

**可复用的方法论**：6 阶段转型路径（总纲→启动→赋能→设施→试点→推广）+ 4 份角色手册 + 汇报材料 Prompt 包。

## 六、下阶段规划
- 把试点经验推广到全部项目
- 沉淀团队 Skill 仓库（skillhub），个体经验变组织资产
- 持续度量，建立 AI 占比 / 产出 / 质量的长期看板

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> 本示例用 stage5 验证后的数据。照 [04 prompt](./04-阶段总结报告.prompt.md) 填你的实测数据即可（数据来自 ai-code-ratio 度量，标注口径）。