原来卡在哪
某基金公司内部研发团队：AI Coding工具出现后，开发人员各自使用Codex、Claude Code等不同工具——个人提效已经发生，但认知没统一、工具和方法没统一、组织协作方式没跟上，企业很难把效率变成团队能力。
具体怎么做的
先把问题边界摸清楚：老板关注整体转型能否发生、研发关注工具是否真提效、产品关注研发流程变化、HR关注培训收益——不完全相信前期调研，用真实操作和快速原型验证。
把培训变成一条完整的业务故事线：五天半线下实战，从为什么转型、工具怎么进入原有流程、角色怎么变化，到沉淀为企业自己的方法。
针对真实研发流程做定制：重新设计面向AI Coding协作的Spec文档——从0到1整理出整套规范，过程中不断拆解、与客户确认、按反馈调整。
在现场不断调整，让方案跟随反馈走：一共做了三期，从单纯研发培训演进为更完整的组织转型。
效果 · Before → After
写代码时间
写文档时间
测试时间
踩过的坑
- AI发展太快，行业标准还没跟上——把不确定性暴露出来，小步验证降低风险
- 前期调研经常失真——现场能力本身就是FDE的重要组成部分
- 企业一开始就想“大投入”——建议先用轻量方式快速验证业务价值
义道点评 · 放到制造企业里怎么做
义道财务 · 2026-09 ｜ 以下是义道的观点，不属于原案例内容；原案例不是义道的项目。
看点
一共做了三期，从单纯的研发培训演进为组织转型；前期调研常常失真，要靠真实操作和快速原型去验证——这是「先小后大」的标准路径。
放到制造企业里
制造企业的研发团队用上 AI 编程工具以后，常被漏掉的一件事是研发工时和人员的归集口径。研发费用加计扣除要求研发人员工时有记录、费用分配有说明；团队的工作方式变了，留存备查的资料也要跟着变。义道做研发侧的 FDE 时，会把 AI 研发流程（M09）和加计扣除合规（M07）放在一起设计，让新流程自然留下备查证据。
动手前先核对
- 研发工时现在怎么记
- 研发项目的立项资料齐不齐
- AI 工具的费用怎么归集
文中 M01–M16 是义道的成品模块，说明见 义道官网 · 十六个成品模块 ↗；想聊自己工厂的情况，联系义道 ↗。