通过 ai 赋能编程，从众多实践中方案进行总结，形成统一标准。

考虑的尽可能全面，有深度。有数据支撑。展望。小范围中，一个团队推广到全公司。给出一年内的规划

在引入 ai 编程的时候，如何对各项数据进行指标度量？

如何统计呢？比如代码库与AI服务端代码行对比之类的

AI 编码中的指标度量，如何避免刷数据造假？

如果我想系统科学的统计 AI 编程到底提效多少，应该从哪些指标收集+统计？如果避免数据的偏差，如果避免指标导致的数据失真？有哪些科学的方案？

AI 编码平台的子系统需要哪些支撑？

比如代码库、需求管理、持续集成（ci）、上线发布（cd）、ai 编程的服务端、客户端(cli/IDE/PLUGIN等)、指标度量系统（前期可以人工 EXCEL 统计）。