年度计划
2026/1/6大约 14 分钟
整体规划
针对上面4个方面，按照权重优先级排序。
结合 ROI，重点关注降本提效、减低风险、提升质量等有价值的视角。
简述每一个子项目的核心价值。
1）ai 在 DevOps 的赋能，重点是编码+规范流程 权重 40%
2）报警中心的降噪降本 权重 25%
3）全域的性能治理 权重 25%
4）架构治理之系统共建 10%
给出 2026 年实际的可落地的计划 markdown 表格，精细到每一步的核心目标、重点要做的事情、完成程度，需要实现的核心功能（可以使用开源项目、复用已有工具，比如 sdd、gemini cli 之类的）要求精细到每一个月。
循序渐进，按照时间先后先后完成上述子任务即可。权重
| 优先级 | 方向 | 权重 | ROI 判断 |
|---|---|---|---|
| ① | AI 在 DevOps 的赋能 | 40% | 短期可见收益 + 中期体系价值 |
| ② | 告警中心降噪降本 | 25% | 立竿见影的降本 + 稳定性提升 |
| ③ | 全域性能治理 | 25% | 中期 ROI，高价值但需节奏 |
| ④ | 架构治理·系统共建 | 10% | 长期价值，低短期 ROI |
GPT
| 月份 | 主线方向 | 核心目标 | 重点要做的事情 | 完成标准（验收） | 核心能力 / 工具 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 月 | AI DevOps | 明确 AI 编码边界 | 梳理可用/禁用场景；编码风险分类 | AI 使用清单 v1 | IDE 插件、Gemini CLI |
| 2 月 | AI DevOps | 最小规范落地 | AI 生成代码标识；强制 Review | 规范 v1 发布 | Git Hook |
| 3 月 | AI DevOps | 受控试点 | 3–5 人真实项目试点 | 有成功样例 | SDD / LLM |
| 4 月 | AI DevOps | 编码标准化 | 注入代码规范；约束生成范围 | 合规率 ≥80% | LLM + Repo |
| 5 月 | AI DevOps | AI + Review | 风险提示、风格检查 | Review 时间 ↓20% | LLM |
| 6 月 | AI DevOps | 编码体系收敛 | 规范 v2；推广至团队 | 稳定使用 | 文档 |
| 7 月 | 告警治理 | 告警资产审计 | 全量告警盘点；高频告警识别 | 告警清单 | Prometheus |
| 8 月 | 告警治理 | 有效告警定义 | 行动/观察/诊断分类 | 分类完成 | Alertmanager |
| 9 月 | 告警治理 | 降噪与责任制 | 合并/删除无效告警；Owner 明确 | 告警 ↓30% | 告警策略 |
| 10 月 | 性能治理 | 性能分级与基线 | 定义 L1–L4；核心链路基线 | 基线可视化 | APM |
| 11 月 | 性能治理 | 核心链路治理 | 性能预算；左移性能检查 | L1 达标 ≥90% | CI + APM |
| 12 月 | 架构共建 | 痛点治理与沉淀 | 共建项目；标准/Checklist | 资产沉淀 | ADR |
GEMINI
明白，根据您设定的优先级权重（AI 赋能 > 告警降噪 > 性能治理 > 架构共建），我重新调整了 2026 年的时间线。
这个规划的核心逻辑是：“重锤出击高价值领域，由点及面稳步推进”。我们将上半年大部分精力集中在 AI 提效上，下半年依次解决监控、性能和架构沉淀。
2026 年度执行计划（按优先级顺序排列）
| 月份 | 核心子项目 | 核心目标 | 重点要做的事情 | 实现手段/工具建议 | 完成程度/指标 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1月 | 1) AI 赋能 | 基础设施搭建与规范对齐 | 集成 Gemini CLI，搭建基于公司代码规范的 RAG 知识库，设定 Prompt 标准。 | Gemini API, Vector DB | 完成 AI 赋能环境搭建及首批 Prompt 模板。 |
| 2月 | 1) AI 赋能 | 编码与设计提效 | 利用 AI 自动生成 API 设计、技术文档；推广 AI 辅助编程插件（Cursor/Copilot）。 | sdd (Smart Design Doc) | AI 代码采纳率 > 20%；文档编写时间减少 40%。 |
| 3月 | 1) AI 赋能 | 自动化测试质量关卡 | 实现增量代码自动补全单元测试；在流水线中集成 AI 评审（Code Review）机器人。 | Gemini CLI + CI/CD | 增量代码单测覆盖率达到 80%。 |
| 4月 | 1) AI 赋能 | 流程赋能标准化 | 将 AI 接入部署日志诊断与 SQL 优化建议；形成全流程 AI 赋能标准手册。 | LLM Agent + Log Analysis | 发布回滚率降低 15%；实现“产研标准一体化”。 |
| 5月 | 2) 告警降噪 | 现状审计与规则清理 | 审计全量告警历史，利用聚类分析识别 Top N 噪音源，定义监控分级标准。 | Prometheus + Python 脚本 | 产出告警审计报告，识别出 60% 以上的无效告警。 |
| 6月 | 2) 告警降噪 | 逻辑治理与收敛实施 | 实施同源聚合、依赖屏蔽（Downstream suppression）；清理测试环境噪音。 | Alertmanager 优化 | 告警总量下降 50%；告警信噪比显著提升。 |
| 7月 | 2) 告警降噪 | 成本优化与自愈 | 实施指标存储压缩（削减高基数指标）；建立初步的告警自动触发脚本（Self-healing）。 | Prometheus / Thanos | 监控存储成本降低 20%；核心故障分钟级响应。 |
| 8月 | 3) 性能治理 | 分级标准与全域基准 | 建立全域性能地图，针对核心链路、跑批任务制定差异化的 P99/TPS 指标标准。 | OpenTelemetry + Grafana | 完成全域性能 SLA 签约，指标透明化。 |
| 9月 | 3) 性能治理 | 核心链路专项攻坚 | 解决 Top 10 慢接口瓶颈；实施缓存优化、锁竞争治理与同步转异步改造。 | SkyWalking / Arthas | 核心链路 P99 延迟下降 30%。 |
| 10月 | 3) 性能治理 | 跑批优化与成本控制 | 对大批量数据处理进行分片化改进；实施“削峰填谷”调度，降低峰值计算资源占用。 | XXL-Job + 资源监控 | 跑批耗时缩短 40%；节省云服务器成本。 |
| 11月 | 4) 架构治理 | 痛点挖掘与项目启动 | 发起全员架构痛点调研；组建虚拟 SIG 小组，针对“重复造轮子”的模块启动共建。 | 跨团队 SIG (专项兴趣组) | 确定 1-2 个共建组件（如统一鉴权/脱敏）。 |
| 12月 | 4) 架构治理 | 组件落地与年度结项 | 完成共建组件的试点接入；汇总年度 ROI：统计人效提升、成本节省与质量提升数据。 | 内部 Monorepo 库 | 共建组件接入 3 个以上核心业务；产出年度治理白皮书。 |
项目 ROI 与核心价值深度解析
1. AI 在 DevOps 的赋能 (40% - 提效与标准)
- ROI 视角： 这是**“杠杆率”最高**的项目。通过 Gemini CLI 和 sdd 等工具，将研发从低效的文档编写和模板代码中释放。
- 核心价值： 实现“文档即代码，规范即流程”。重点在于通过 AI 强制推行统一的质量标准，减少因人为疏忽导致的低级 Bug。
2. 告警降噪降本 (25% - 减低风险)
- ROI 视角： **“止损型”**项目。研发/运维每天在处理无效告警上浪费的时间是巨大的隐形成本。
- 核心价值： 消除告警疲劳。通过降噪，确保真正的系统性风险不会被“淹没”，将监控从“能看”提升到“能指导行动”。
3. 全域性能治理 (25% - 提升质量与降本)
- ROI 视角： **“增效型”**项目。优秀的性能 = 更低的用户流失率 + 更低的基础设施账单。
- 核心价值： 建立性能防御体系。通过分级治理，确保核心业务在流量高峰期的生存能力，并降低跑批任务对硬件的无效空转。
4. 架构治理之系统共建 (10% - 视野与长期价值)
- ROI 视角： **“组织型”**投资。虽然见效慢，但能解决长期维护成本高的问题。
- 核心价值： 打破部门墙。通过“共同痛点”驱动，让不同组的专家参与共建，既解决了技术债，又拓展了团队成员的全局视野和架构能力。
DS
2026年度技术专项治理与提效实施路线图
核心规划思路：以ROI为导向，聚焦降本提效、降低风险、提升质量。本计划遵循“试点->度量->推广->固化”的敏捷迭代路径，确保每一步投入都能产生可衡量的价值。权重分配体现了资源投入的优先级，但各专项并行推进，形成合力。
| 时间段 | 核心目标与主题 | 重点专项与行动项 (对应权重) | 关键产出与完成程度衡量 |
|---|---|---|---|
| 第一季度：基准建立与试点破冰 | 摸清现状，建立基线，在关键领域实现“零的突破” | 1. AI赋能 (40%)：安全启航 • 目标：选定试点，建立安全底线，验证基础提效效果。 • 行动： - 1月：完成AI编码工具选型（如GitHub Copilot/通义灵码），发布《AI编码安全与隐私红线规定》。 - 2月：在1-2个试点组启动，聚焦于“代码生成/审查”，培训并开始收集Prompt。 - 3月：产出《团队Prompt最佳实践V1.0》，度量试点组代码吞吐量变化。 2. 告警降噪 (25%)：数据驱动 • 目标：完成全景审计，实施首批低成本高回报的降噪规则。 • 行动： - 1月：完成告警数据导出与分析，输出《告警全景审计报告》，定义年度KPI。 - 2月：实施首轮规则收敛（合并、提阈值、降级），建立变更静默流程。 - 3月：度量首轮效果（如告警总量降幅≥20%），开始规划告警分级。 3. 性能治理 (25%)：绘制地图 • 目标：完成核心链路梳理与分级，建立性能基线大盘。 • 行动： - 1-2月：识别并绘制P0/P1核心业务链路，完成系统分级。 - 3月：为所有P0链路配置统一的APM监控与关键指标基线看板。 4. 架构治理 (10%)：征集痛点 • 目标：启动社区化运作，激发参与感。 • 行动： - 3月：举办首次“架构痛点吐槽大会”，收集并发布《共性痛点清单》。 | 核心功能/工具引入 • 引入并配置企业级AI编码插件。 • 利用开源工具（如Grafana）搭建告警分析仪表板。 • 统一接入APM（如SkyWalking/Arms）。 完成程度标志 • AI安全规定全员知晓，试点组100%安装工具。 • 告警周总量下降20%（相较12月基线）。 • 核心链路全景图与性能大盘上线。 |
| 第二季度：价值验证与模式固化 | 验证效果，固化模式，将试点成功经验转化为团队标准 | 1. AI赋能 (40%)：流程拓展 • 目标：将AI应用从编码向DevOps前后环节扩展，并建立初步规范。 • 行动： - 4月：试点“AI生成测试用例”、“AI辅助SQL优化”，并评估效果。 - 5月：制定《DevOps流程AI应用检查清单》（涵盖设计、测试、部署环节）。 - 6月：基于Gemini CLI/SDK等工具，探索AI自动化编写部署脚本（K8s YAML）。 2. 告警降噪 (25%)：分级响应 • 目标：建立告警分级响应SOP，大幅减少对研发的无效打扰。 • 行动： - 4月：发布告警分级标准（P0-P3）及对应的响应流程。 - 5月：完成通知渠道与告警等级的强绑定配置（如P0电话，P3工单）。 - 6月：实施值班手册优化，开展一次告警复盘会，MTTA（平均确认时间）下降30%。 3. 性能治理 (25%)：核心攻坚 • 目标：针对核心链路瓶颈，开展专项优化，达成首轮SLO。 • 行动： - 4月：为Top 3 P0链路制定明确的SLO（如P99延迟）。 - 5-6月：成立虚拟小组，进行慢SQL治理、缓存优化等专项，并完成一轮压测验证。 4. 架构治理 (10%)：启动共建 • 目标：启动首个高价值、跨团队的共建项目。 • 行动： - 5月：从痛点清单中票选出首个共建项目（如“日志规范与查询提效工具”），成立虚拟小队。 - 6月：小队完成技术方案评审并开始开发。 | 核心功能/工具引入 • 将AI检查清单集成至Confluence/Wiki模板。 • 在告警平台（如Prometheus Alertmanager）中实现分级路由。 • 使用SDD或Jepson等框架进行核心链路压测。 完成程度标志 • AI应用清单被至少3个非试点组主动采用。 • P0/P1告警的MTTA达标率**>90%。 • 首批3条核心链路SLO达成率>99%**。 • 首个共建项目完成MVP设计。 |
| 第三季度：全面推广与深度集成 | 横向推广成果，纵向做深集成，将能力嵌入研发流程 | 1. AI赋能 (40%)：平台集成 • 目标：将AI能力集成至研发平台，提升易用性与覆盖率。 • 行动： - 7月：在内部开发者门户或IDE模板中，集成AI代码建议与安全扫描。 - 8月：推广AI辅助生成技术设计文档，并与SonarQube等工具结合，实现AI辅助代码审查。 - 9月：度量AI工具月度活跃用户占比，目标**>60%。 2. 告警降噪 (25%)：智能关联 • 目标：引入事件关联，从“降噪”迈向“根因定位”。 • 行动： - 7月：引入或基于开源（如ElastAlert）开发简单的事件关联规则，减少告警风暴。 - 8-9月：实施监控数据生命周期管理，归档冷数据，监控成本环比降低10%**。 3. 性能治理 (25%)：全面拓展 • 目标：治理范围扩展至P1系统及跑批任务，提升资源效率。 • 行动： - 7月：发布《跑批任务性能标准》，对不达标任务进行盘点。 - 8-9月：推动重点跑批任务优化，建立中间件/数据库使用规范，推动低负载资源缩容。 4. 架构治理 (10%)：交付与推广 • 目标：交付首个共建成果，并启动知识共享。 • 行动： - 8月：首个共建项目（如日志工具）发布V1.0，并在2个以上团队推广。 - 9月：组织一场该项目的技术分享会，沉淀案例。 | 核心功能/工具引入 • 在CI流水线中集成基于AI的测试用例生成插件。 • 实现告警与事件管理（如Opsgenie）平台的集成。 • 利用Kubernetes HPA/VPA或公司级混部技术实现自动缩容。 完成程度标志 • AI工具月活占比达标。 • 由根因告警触发的事件占比**>50%。 • 跑批任务平均运行时长缩短15%**。 • 首个共建工具被3个以上团队采纳。 |
| 第四季度：度量闭环与规划未来 | 全面度量ROI，固化流程机制，规划下一代演进方向 | 1. AI赋能 (40%)：度量与合规 • 目标：完成年度效能评估，建立合规闭环。 • 行动： - 10月：发布《AI赋能年度效能报告》，量化对需求吞吐、缺陷率的影响。 - 11月：联合安全部门发布正式的《生成式AI使用合规政策》。 - 12月：规划下一年方向（如探索领域大模型定制）。 2. 告警降噪 (25%)：长效运营 • 目标：建立告警质量持续运营机制。 • 行动： - 10-11月：建立告警规则“健康度”月度巡检机制，自动清理无效规则。 - 12月：输出年度报告，展示告警量、MTTR、成本等全方位改进。 3. 性能治理 (25%)：流程卡点 • 目标：将性能要求内嵌至研发流程，形成预防文化。 • 行动： - 10月：在代码合并流程中集成静态性能扫描（如慢SQL检测）卡点。 - 11月：建立性能优化案例库，并组织内部分享。 - 12月：输出《年度性能治理白皮书》。 4. 架构治理 (10%)：生态激励 • 目标：总结共建模式，激励贡献，规划新周期。 • 行动： - 11月：举办“年度优秀共建项目/个人”评选与表彰。 - 12月：基于年度实践，刷新并发布下一年度《架构共建项目清单》。 | 核心功能/工具引入 • 建立统一的“技术提效度量数据看板”。 • 在运维平台固化告警规则巡检功能。 • 将性能门禁集成至Git MR流程。 完成程度标志 • 产出所有专项的年度量化ROI报告。 • 性能门禁拦截问题数>50例。 • 架构共建模式得到团队广泛认可，主动提交痛点提案数增加。 |
参考资料
https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools