W.AI工作标准面向个人与企业给我的 Agent
公开证据与条件建议;未测结果保留未知。方法与局限 →

基准2026-10-13 · 下次复核2027-01-13

固定周报准备

把周报拆成可复算数字、有出处的材料和业务解释

授权表格、固定指标与模板,中文内部报表;无完整场景现场基线。

首次整理/公开 2026-10-13 · 证据截止 2026-10-13 · 本次编辑 2026-10-13。规划基准日沿用既定锚点,新增情景不回填为当时已知。

先理解研究对象

把周报拆成可复算数字、有出处的材料和业务解释

这里的工作要求用真实数据交付一份数字一致、能追溯出处并由团队接收的报告。固定计算、资料检索和业务解释的验收不同,应分别判断。

例如销售周报需要先确定退款是否扣除,再核对各地区之和与总额,最后解释异常。模型能够写出解释不代表口径已确认,也不能用金融文档评测的分数推算这一份周报的成功率。

技术可委派
在给定输入、工具与质量门槛下,执行部分可交给AI。
实际委派
组织已经接入流程并真实采用,和技术上能做不同。
净人时
同工作量同质量下,计入准备、复核、返工、接管和维护后的人员时间变化。

具体发生了哪些进展

LaRA与LongMemEval分别测到什么

LaRA在2326道题、11个模型与小说、论文、财报语料上比较检索增强和长上下文。RAG设置使用600 token的分块、100 token重叠,结合GTE向量检索与BM25,取5块供模型回答。结果随任务、模型和材料长度变化;必须连同这些检索条件阅读,不能断言长窗口或检索总是更好。[1]

同一GPT-4o、128k上下文行中,LaRA表2的推理题正确率为长上下文79.35%、RAG70.26%;无答案应拒答题则为长上下文56.34%、RAG67.33%。推理题含财报计算和人物关系,评判由GPT-4o判断答案正确性。这个例子说明两种方案在不同任务中各有优势,不是通用胜负。[1]

LongMemEval用500题测试跨会话信息抽取、时间推理、事实更新与拒答。在LongMemEval_S约115k token历史、GPT-4o且未加CoN笔记步骤的条件下,图3b报告全历史输入为60.6%,直接给定相关会话的oracle为87.0%。这说明正确找到证据很重要;oracle已经移除检索难度,不是完整可部署系统的87%成功率。[2]

相邻研究及其条件,尚未验证本场景的完成率或收益。

金融检索和跨文件专业交付

FrontierFinance测试220道金融研究查询、11,543条验收项。8月论文中的56.0%是Samaya高努力内部系统;Claude Fable 5为49.2%、Kimi K3为46.4%,配Finance Agent v2、最多200工具调用/300秒。分数是逐题条款满足率的平均,不是整题通过率;9月28日运营方榜Fable5.1+同名Agent的55.9%是另一快照,不能当控制增长曲线。[3] [4]

BankerToolBench有100项初级投行业务任务,要求表格、幻灯片、备忘录数值与引用一致,主实验用OpenCode。九系统最佳仍近半条款未满足;21名投行人员对GPT-5.4或Opus4.6产物作172次评审,无人给“可直接发送”档。172次不是172份独立产物,0%也不是所有金融AI的通用交付率。[5]

相邻研究及其条件,尚未验证本场景的完成率或收益。

同类工具在不同开发者任务中效果相反

Microsoft、Accenture与匿名Fortune100的三项企业现场随机试验,合并4867名开发者,随机提供代码补全助手,作者估计完成任务数量高26.08%(标准误10.3个百分点)。这不是每项任务都省时26%,也不是稳定的全行业增益。[6]

METR另让16名熟悉成熟仓库、对目标仓库平均约5年经验的维护者处理246个预先定义issue,随机允许或禁用AI。使用2025年2–6月工具前沿,主要是Cursor Pro与Claude3.5/3.7 Sonnet,完成时间增加19%。这是耗时指标,与完成任务数量不同;不适用于当前全部工具或新手任务。[7]

相邻研究及其条件,尚未验证本场景的完成率或收益。

这些研究怎样影响本场景(编辑推断)

检索和记忆评测说明相关材料、事实更新与拒答会改变结果。对周报,应保留每个数字的来源与期间,不能只把全部文件放进长输入。

金融文档评测要求表格、幻灯片和备忘录一致。这为周报提供相邻验收思路:逐项核对图表和文字的数字与公式,但不能直接继承银行任务的分数。

开发者任务研究出现相反方向的人时结果,提醒周报也要记录准备、复核与返工;文字生成更快不等于整条流程省时。

本场景应用推断;研究没有直接测量这份工作,幅度保持未知。

进度与时间线

论文发布、修订、业务进度和资料截止分别标识。未披露的事件日不补成精确日期。

  1. 2026-10-13条件推断建立

    使用指定研究与当前任务标准提出场景判断,不是业务测量日。

    本场景初始判断记录 · 预测基准

  2. 2027-10-13一年情景

    固定字段与口径下,归集、计算和图表草稿更可能交给AI;人员解释异常并确认接收。

    从预测基准日起的一年检查点 · 目标日期

  3. 2029-10-13三年情景

    若来源版本、事实撤销与跨文件核对可靠,可扩大成稿链;业务解释和接收仍由人负责。

    三年新增条件推断,不是原论文已经验证的结果 · 目标日期

这对实际工作意味着什么

先做下方最小试点,保存全部尝试和独立验收,再决定扩大范围。人承担的口径、接受与例外处理要具体记录。

还有什么需要观察

方向为条件推断,幅度未知;地区/语言/工具/人群不同不直接迁移。三年是本站条件推断的检查点,没有来源论文直接验证这个时间跨度。

引用的证明材料

正文中的编号指向下列材料。材料类别、具体支持与限制一起阅读,不能按链接数量累计独立验证。

[1] 研究预印本

LaRA: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation and Long-Context LLMs -- No Silver Bullet for LC or RAG Routing ↗

LaRA

支持的内容:指定GPT-4o/128k行的推理与拒答结果,以及RAG检索配置;任务不同有不同优势。 对本场景仅提供相邻验收参考。

阅读定位:v2 §3.2(题型)、§3.4(答案判分)、§4.1(配置)、§4.2/表2(模型与结果)。

先确定问题类型与检索器,再比较各模型;不同条件不可拼成统一提升。

文档原始发布
2025-02-14
文档修订/更新
2025-03-05
日期依据
arXiv首稿记录

2026-10-14(北京时间)检查了书目/获取信息;不等于重新验证结果。

证据适用范围与核对状态

研究比较设置,不是金融业务部署或独立复验。

结果依据继承原研究 2026-10-13,具体配置和局限需沿原文核对。

[2] 原始研究或机构项目说明

LongMemEval ↗

LongMemEval

支持的内容:LongMemEval_S、GPT-4o、不加CoN时0.606/0.870对照及五类长期记忆能力。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。

阅读定位:§3.4、图3b(印刷第6页);相关数据与历史长度说明。

区分全历史输入与直接提供正确相关会话;oracle排除了检索困难。

文档原始发布
未提取到可靠日期
日期依据
未从二进制资料猜测发布日期

2026-10-14(北京时间)检查了书目/获取信息;不等于重新验证结果。

证据适用范围与核对状态

作者评测结果;本页未重跑,不能把oracle当完整系统成绩。

结果依据继承原研究 2026-10-13,具体配置和局限需沿原文核对。

[3] 研究预印本

FrontierFinance: A Challenging Benchmark for Measuring Frontier Intelligence of Finance Agents ↗

FrontierFinance

支持的内容:指定系统与条款满足率,不是全任务成功率。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。

阅读定位:§3.1(220题);§5/§5.1(工具与宏平均评分);表4(结果)。

先分清条款满足、整题通过、数值答案正确与可发送四种指标,再看配置。

文档原始发布
2026-08-12
日期依据
arXiv首稿记录

2026-10-14(北京时间)检查了书目/获取信息;不等于重新验证结果。

证据适用范围与核对状态

继承指定研究的核验与配置范围;文献家族未知,不按URL计独立实验。

结果依据继承原研究 2026-10-12,具体配置和局限需沿原文核对。

[4] 原始研究或机构项目说明

FrontierFinance benchmark | Samaya ↗

Samaya榜单

支持的内容:另一快照55.9%,未确认同预算控制比较。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。

阅读定位:运营方2026-09-28榜单指定模型/Finance Agent v2行。

先分清条款满足、整题通过、数值答案正确与可发送四种指标,再看配置。

文档原始发布
未提取到可靠日期
日期依据
原页面未提取到可靠发布日期,保持未知

2026-10-14(北京时间)检查了书目/获取信息;不等于重新验证结果。

证据适用范围与核对状态

继承指定研究的核验与配置范围;文献家族未知,不按URL计独立实验。

结果依据继承原研究 2026-10-12,具体配置和局限需沿原文核对。

[5] 研究预印本

BankerToolBench: Evaluating AI Agents in End-to-End Investment Banking Workflows ↗

BankerToolBench

支持的内容:100投行任务、跨文件交付与指定产物人工评审。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。

阅读定位:§3.1/§3.2(任务/环境);§6.1(可直接发送档);附录A.4(21人/172评审)。

先分清条款满足、整题通过、数值答案正确与可发送四种指标,再看配置。

文档原始发布
2026-04-13
日期依据
arXiv v1首稿记录

2026-10-14(北京时间)检查了书目/获取信息;不等于重新验证结果。

证据适用范围与核对状态

继承指定研究的核验与配置范围,本次未重新复跑原始实验;文献独立家族未知。

结果依据继承原研究 2026-10-12,具体配置和局限需沿原文核对。

[6] 期刊论文或文献摘要

企业开发者试验 ↗

企业开发者试验

支持的内容:三企业4867人代码补全试验的任务数量估计、标准误与人群差异。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。

阅读定位:期刊Abstract;Article Information(在线日期)。

任务数量、耗时、相对趋势和整体人数是不同指标;先核对比较对象。

文档原始发布
2026-02-27
日期依据
期刊Published Online日期

此入口的书目探测失败不代表历次或其他入口的读取都失败。实际原文阅读范围见本材料说明。

证据适用范围与核对状态

继承既有报告审查范围;导入未重跑或重新核验全部原始来源。文献家族未知,不计独立实验数。

结果依据继承原研究 2026-10-12,具体配置和局限需沿原文核对。

[7] 现场随机试验:成熟仓库维护

Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity ↗

真实仓库试验

支持的内容:熟悉目标仓库的维护者(该仓库平均约5年经验),指定工具下随机允许AI的耗时结果;对本场景仅为相邻验收参考。

阅读定位:PDF第1页Abstract、第2页Introduction及试验任务定义。

任务数量、耗时、相对趋势和整体人数是不同指标;先核对比较对象。

文档原始发布
未提取到可靠日期
日期依据
原始发表日期未提取,保留未知

2026-10-14(北京时间)检查了书目/获取信息;不等于重新验证结果。

证据适用范围与核对状态

继承既有报告审查范围;导入未重跑或重新核验全部原始来源。文献家族未知,不计独立实验数。

结果依据继承原研究 2026-10-12,具体配置和局限需沿原文核对。

本页整理:2026-10-14 · 研究事实范围:2026-10-13。场景适配与未来情景为编辑推断,实际三个份额保持未知。

当前可以怎样分工

本站核对过一份固定计算产物的受限重放;完整资料整理、图表与成稿尚未做现场验证。

方向为条件推断,幅度未知;地区/语言/工具/人群不同不直接迁移。三年是本站条件推断的检查点,没有来源论文直接验证这个时间跨度。

技术可委派份额

实际值未知

实际委派份额

实际值未知

净人时变化

实际值未知

一年与三年的分工情景

一年 · 2027-10-13

保守

仍以找资料、起草为主,人员逐项对数和确认统计期间。

基准

固定字段与口径下,归集、计算和图表草稿更可能交给AI;人员解释异常并确认接收。

上行

若同预算留出资料连续通过,可扩到跨文件草稿;遇到口径变化或缺出处立即交回核对。

三年 · 2029-10-13

保守

依然只有局部辅助;频繁版本变化可能抵消省下的写作时间。

基准

若来源版本、事实撤销与跨文件核对可靠,可扩大成稿链;业务解释和接收仍由人负责。

上行

若跨季度质量与净人时均改善,可让固定周报链持续运行并监测;异常、口径变更和对外决定仍需明确责任。

上调条件

  • 同预算独立留出的质量、依赖与最终状态通过
  • 复核返工维护后的合格交付全成本改善
  • 真实接收者持续接受,过程约束与恢复通过

何时收回建议

  • 资料冲突、来源撤回或独立验收失败
  • 越权泄漏、重复副作用或状态不明
  • 复核返工增加、接收失败或净成本不改善

工作本身也会重组

可能缩减

  • 授权表格归集、重复键与缺失值检查
  • 固定指标计算、图表及初稿整理

仍需承担

  • 统计期间与退款等业务口径确认
  • 异常原因解释和接收者最终确认

可能新增

  • 字段/来源版本维护与跨文件对数
  • 记录返工和复核人时,监测数据漂移
查看合成演算与调整假设(不是实际预测)

合成100h输出原型;工时/门槛/年份是人为输入,包络不是真实预测、概率区间或最坏界。当前/未来实际T、D、净人时未知。E不满足门槛仅为样例假设,不是永久人工职责。

先把同一工作量拆成步骤,预设各步骤的人工基线工时,再指定哪些步骤在此例中假设完整满足技术门槛。编号A–E只标步骤;步骤D与实际委派份额是两个对象。

本例技术满足比例T=满足假设的步骤工时之和÷全部基线工时。若写成T=Σwᵢqᵢ,wᵢ是该步骤占全部基线工时的比例,qᵢ在本例中由名单取0或1;它不是模型实测成功率。

实际委派份额还需要真实采用比例;净人时还需准备、复核、返工、接管和维护。在没有数据时,这两个量保持未知。

检查点保守基准上行
一年20%
分组B
40%
分组A+B
60%
分组A+B+C
三年20%
分组B
60%
分组A+B+C
70%
分组A+B+C+D
调整基准一年情景的假设工时与技术门槛
基准一年假设份额:40%;实际值未知。

数据只在浏览器内计算,不保存或上传。需JavaScript启用编辑计算;无JavaScript时控件禁用,仍可读上方完整输入与结果;此工具不估概率、采用或净人时。

下一步最小试点

所需输入

  1. 核对字段、重复键、缺失值与统计期间,保留输入版本
  2. 按固定口径计算并从原数据独立复算,再生成图表
  3. 核对表格/图表/成稿中的数值与出处,解释和对外接收由责任人确认

验收

关键证据/权限缺失或独立验收失败时,停依赖步骤,保留产物交回责任人。 负责人和现场确认要有真实记录。

依据、任务与历史修订

推理降本:加速解码为何要看完整费用

检索与记忆:长上下文之外的事实更新

金融Agent:跨文件一致性与客户级交付

工作AI化:从任务产能到企业兑现

DATA-21823任务与验收 →

DATA-21829任务与验收 →

交给Agent并记录实际结果

MarkdownJSON获取用户Skill
预览说明与本地回执要求
# 固定周报准备

前沿版本:2026-10-16.1;场景:weekly-report
规划基准日:2026-10-13;下次复核:2027-01-13
首次整理/公开:2026-10-13;证据截止:2026-10-13;本次编辑:2026-10-13。规划锚点不代表新增情景当时已经存在。
证据状态:active


## 概念与例子:把周报拆成可复算数字、有出处的材料和业务解释

这里的工作要求用真实数据交付一份数字一致、能追溯出处并由团队接收的报告。固定计算、资料检索和业务解释的验收不同,应分别判断。

例如销售周报需要先确定退款是否扣除,再核对各地区之和与总额,最后解释异常。模型能够写出解释不代表口径已确认,也不能用金融文档评测的分数推算这一份周报的成功率。

- 技术可委派:在给定输入、工具与质量门槛下,执行部分可交给AI。
- 实际委派:组织已经接入流程并真实采用,和技术上能做不同。
- 净人时:同工作量同质量下,计入准备、复核、返工、接管和维护后的人员时间变化。

## 具体进展

### LaRA与LongMemEval分别测到什么

LaRA在2326道题、11个模型与小说、论文、财报语料上比较检索增强和长上下文。RAG设置使用600 token的分块、100 token重叠,结合GTE向量检索与BM25,取5块供模型回答。结果随任务、模型和材料长度变化;必须连同这些检索条件阅读,不能断言长窗口或检索总是更好。[LaRA](https://arxiv.org/abs/2502.09977)

同一GPT-4o、128k上下文行中,LaRA表2的推理题正确率为长上下文79.35%、RAG70.26%;无答案应拒答题则为长上下文56.34%、RAG67.33%。推理题含财报计算和人物关系,评判由GPT-4o判断答案正确性。这个例子说明两种方案在不同任务中各有优势,不是通用胜负。[LaRA](https://arxiv.org/abs/2502.09977)

LongMemEval用500题测试跨会话信息抽取、时间推理、事实更新与拒答。在LongMemEval_S约115k token历史、GPT-4o且未加CoN笔记步骤的条件下,图3b报告全历史输入为60.6%,直接给定相关会话的oracle为87.0%。这说明正确找到证据很重要;oracle已经移除检索难度,不是完整可部署系统的87%成功率。[LongMemEval](https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2025/file/d813d324dbf0598bbdc9c8e79740ed01-Paper-Conference.pdf)

相邻研究及其条件,尚未验证本场景的完成率或收益。
对应材料:[LaRA](https://arxiv.org/abs/2502.09977)、[LongMemEval](https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2025/file/d813d324dbf0598bbdc9c8e79740ed01-Paper-Conference.pdf)

### 金融检索和跨文件专业交付

FrontierFinance测试220道金融研究查询、11,543条验收项。8月论文中的56.0%是Samaya高努力内部系统;Claude Fable 5为49.2%、Kimi K3为46.4%,配Finance Agent v2、最多200工具调用/300秒。分数是逐题条款满足率的平均,不是整题通过率;9月28日运营方榜Fable5.1+同名Agent的55.9%是另一快照,不能当控制增长曲线。[FrontierFinance](https://arxiv.org/abs/2608.11683) [Samaya榜单](https://samaya.ai/benchmarks/frontier-finance)

BankerToolBench有100项初级投行业务任务,要求表格、幻灯片、备忘录数值与引用一致,主实验用OpenCode。九系统最佳仍近半条款未满足;21名投行人员对GPT-5.4或Opus4.6产物作172次评审,无人给“可直接发送”档。172次不是172份独立产物,0%也不是所有金融AI的通用交付率。[BankerToolBench](https://arxiv.org/html/2604.11304)

相邻研究及其条件,尚未验证本场景的完成率或收益。
对应材料:[FrontierFinance](https://arxiv.org/abs/2608.11683)、[Samaya榜单](https://samaya.ai/benchmarks/frontier-finance)、[BankerToolBench](https://arxiv.org/html/2604.11304)

### 同类工具在不同开发者任务中效果相反

Microsoft、Accenture与匿名Fortune100的三项企业现场随机试验,合并4867名开发者,随机提供代码补全助手,作者估计完成任务数量高26.08%(标准误10.3个百分点)。这不是每项任务都省时26%,也不是稳定的全行业增益。[企业开发者试验](https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2025.00535)

METR另让16名熟悉成熟仓库、对目标仓库平均约5年经验的维护者处理246个预先定义issue,随机允许或禁用AI。使用2025年2–6月工具前沿,主要是Cursor Pro与Claude3.5/3.7 Sonnet,完成时间增加19%。这是耗时指标,与完成任务数量不同;不适用于当前全部工具或新手任务。[真实仓库试验](https://metr.org/Early_2025_AI_Experienced_OS_Devs_Study-paper.pdf)

相邻研究及其条件,尚未验证本场景的完成率或收益。
对应材料:[企业开发者试验](https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2025.00535)、[真实仓库试验](https://metr.org/Early_2025_AI_Experienced_OS_Devs_Study-paper.pdf)

### 这些研究怎样影响本场景(编辑推断)

检索和记忆评测说明相关材料、事实更新与拒答会改变结果。对周报,应保留每个数字的来源与期间,不能只把全部文件放进长输入。

金融文档评测要求表格、幻灯片和备忘录一致。这为周报提供相邻验收思路:逐项核对图表和文字的数字与公式,但不能直接继承银行任务的分数。

开发者任务研究出现相反方向的人时结果,提醒周报也要记录准备、复核与返工;文字生成更快不等于整条流程省时。

本场景应用推断;研究没有直接测量这份工作,幅度保持未知。
对应材料:

## 时间线

- 2026-10-13(条件推断建立 / 预测基准):使用指定研究与当前任务标准提出场景判断,不是业务测量日。
  日期依据:本场景初始判断记录
- 2027-10-13(一年情景 / 目标日期):固定字段与口径下,归集、计算和图表草稿更可能交给AI;人员解释异常并确认接收。
  日期依据:从预测基准日起的一年检查点
- 2029-10-13(三年情景 / 目标日期):若来源版本、事实撤销与跨文件核对可靠,可扩大成稿链;业务解释和接收仍由人负责。
  日期依据:三年新增条件推断,不是原论文已经验证的结果

## 工作意义

先做下方最小试点,保存全部尝试和独立验收,再决定扩大范围。人承担的口径、接受与例外处理要具体记录。

### 后续观察

方向为条件推断,幅度未知;地区/语言/工具/人群不同不直接迁移。三年是本站条件推断的检查点,没有来源论文直接验证这个时间跨度。

## 证明材料

### LaRA: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation and Long-Context LLMs -- No Silver Bullet for LC or RAG Routing

[LaRA](https://arxiv.org/abs/2502.09977);类别:研究预印本;状态:active
支持:指定GPT-4o/128k行的推理与拒答结果,以及RAG检索配置;任务不同有不同优势。 对本场景仅提供相邻验收参考。
定位:v2 §3.2(题型)、§3.4(答案判分)、§4.1(配置)、§4.2/表2(模型与结果)。
先确定问题类型与检索器,再比较各模型;不同条件不可拼成统一提升。
原始发布:2025-02-14;修订:2025-03-05;arXiv首稿记录
研究比较设置,不是金融业务部署或独立复验。
2026-10-14书目信息,非实验复验。

### LongMemEval

[LongMemEval](https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2025/file/d813d324dbf0598bbdc9c8e79740ed01-Paper-Conference.pdf);类别:原始研究或机构项目说明;状态:active
支持:LongMemEval_S、GPT-4o、不加CoN时0.606/0.870对照及五类长期记忆能力。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。
定位:§3.4、图3b(印刷第6页);相关数据与历史长度说明。
区分全历史输入与直接提供正确相关会话;oracle排除了检索困难。
原始发布:未知;修订:未提取;未从二进制资料猜测发布日期
作者评测结果;本页未重跑,不能把oracle当完整系统成绩。
2026-10-14书目信息,非实验复验。

### FrontierFinance: A Challenging Benchmark for Measuring Frontier Intelligence of Finance Agents

[FrontierFinance](https://arxiv.org/abs/2608.11683);类别:研究预印本;状态:active
支持:指定系统与条款满足率,不是全任务成功率。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。
定位:§3.1(220题);§5/§5.1(工具与宏平均评分);表4(结果)。
先分清条款满足、整题通过、数值答案正确与可发送四种指标,再看配置。
原始发布:2026-08-12;修订:未提取;arXiv首稿记录
继承指定研究的核验与配置范围;文献家族未知,不按URL计独立实验。
2026-10-14书目信息,非实验复验。

### FrontierFinance benchmark | Samaya

[Samaya榜单](https://samaya.ai/benchmarks/frontier-finance);类别:原始研究或机构项目说明;状态:active
支持:另一快照55.9%,未确认同预算控制比较。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。
定位:运营方2026-09-28榜单指定模型/Finance Agent v2行。
先分清条款满足、整题通过、数值答案正确与可发送四种指标,再看配置。
原始发布:未知;修订:未提取;原页面未提取到可靠发布日期,保持未知
继承指定研究的核验与配置范围;文献家族未知,不按URL计独立实验。
2026-10-14书目信息,非实验复验。

### BankerToolBench: Evaluating AI Agents in End-to-End Investment Banking Workflows

[BankerToolBench](https://arxiv.org/html/2604.11304);类别:研究预印本;状态:active
支持:100投行任务、跨文件交付与指定产物人工评审。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。
定位:§3.1/§3.2(任务/环境);§6.1(可直接发送档);附录A.4(21人/172评审)。
先分清条款满足、整题通过、数值答案正确与可发送四种指标,再看配置。
原始发布:2026-04-13;修订:未提取;arXiv v1首稿记录
继承指定研究的核验与配置范围,本次未重新复跑原始实验;文献独立家族未知。
2026-10-14书目信息,非实验复验。

### 企业开发者试验

[企业开发者试验](https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2025.00535);类别:期刊论文或文献摘要;状态:active
支持:三企业4867人代码补全试验的任务数量估计、标准误与人群差异。 对本场景仅提供相邻研究与验收参考。
定位:期刊Abstract;Article Information(在线日期)。
任务数量、耗时、相对趋势和整体人数是不同指标;先核对比较对象。
原始发布:2026-02-27;修订:未提取;期刊Published Online日期
继承既有报告审查范围;导入未重跑或重新核验全部原始来源。文献家族未知,不计独立实验数。
2026-10-14书目信息,非实验复验。

### Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity

[真实仓库试验](https://metr.org/Early_2025_AI_Experienced_OS_Devs_Study-paper.pdf);类别:现场随机试验:成熟仓库维护;状态:active
支持:熟悉目标仓库的维护者(该仓库平均约5年经验),指定工具下随机允许AI的耗时结果;对本场景仅为相邻验收参考。
定位:PDF第1页Abstract、第2页Introduction及试验任务定义。
任务数量、耗时、相对趋势和整体人数是不同指标;先核对比较对象。
原始发布:未知;修订:未提取;原始发表日期未提取,保留未知
继承既有报告审查范围;导入未重跑或重新核验全部原始来源。文献家族未知,不计独立实验数。
2026-10-14书目信息,非实验复验。

本页整理:2026-10-14;事实范围:2026-10-13。场景适配与未来情景为编辑推断,实际三个份额保持未知。

## 适用范围与当前边界
授权表格、固定指标与模板,中文内部报表;无完整场景现场基线。
本站核对过一份固定计算产物的受限重放;完整资料整理、图表与成稿尚未做现场验证。
方向为条件推断,幅度未知;地区/语言/工具/人群不同不直接迁移。三年是本站条件推断的检查点,没有来源论文直接验证这个时间跨度。
实际技术可委派、实际委派和净人时变化:未知。

## 一年 2027-10-13
- 保守:仍以找资料、起草为主,人员逐项对数和确认统计期间。
- 基准:固定字段与口径下,归集、计算和图表草稿更可能交给AI;人员解释异常并确认接收。
- 上行:若同预算留出资料连续通过,可扩到跨文件草稿;遇到口径变化或缺出处立即交回核对。

## 三年 2029-10-13
- 保守:依然只有局部辅助;频繁版本变化可能抵消省下的写作时间。
- 基准:若来源版本、事实撤销与跨文件核对可靠,可扩大成稿链;业务解释和接收仍由人负责。
- 上行:若跨季度质量与净人时均改善,可让固定周报链持续运行并监测;异常、口径变更和对外决定仍需明确责任。

## 上调与下调
上调:
- 同预算独立留出的质量、依赖与最终状态通过
- 复核返工维护后的合格交付全成本改善
- 真实接收者持续接受,过程约束与恢复通过
下调:
- 资料冲突、来源撤回或独立验收失败
- 越权泄漏、重复副作用或状态不明
- 复核返工增加、接收失败或净成本不改善

## 工作重组
可能减少:授权表格归集、重复键与缺失值检查;固定指标计算、图表及初稿整理
仍需由人负责:统计期间与退款等业务口径确认;异常原因解释和接收者最终确认
可能新增:字段/来源版本维护与跨文件对数;记录返工和复核人时,监测数据漂移

## 最小试点

输入:
- 冻结的授权表格快照、字段词典、币种与统计期间口径
- 周报模板、指标定义与每项事实的来源页
- 同工作量同质量的人工基线与接收者
步骤:
- 核对字段、重复键、缺失值与统计期间,保留输入版本
- 按固定口径计算并从原数据独立复算,再生成图表
- 核对表格/图表/成稿中的数值与出处,解释和对外接收由责任人确认
验收:
- 分组汇总与总量一致,差异可以回溯到原始记录
- 图表单位、期间和周报数值一致,引用指向有效源页
- 事实与推断分开;接收者未实际确认时不报告现场完成
停止:关键证据/权限缺失或独立验收失败时,停依赖步骤,保留产物交回责任人。
负责人确认与现场动作要有真实记录;网页不是执行授权。

## 依据与任务
- /frontier/advances/ADV04.md?version=2026-10-16.1
- /frontier/advances/ADV05.md?version=2026-10-16.1
- /frontier/advances/ADV20.md?version=2026-10-16.1
- /frontier/advances/ADV24.md?version=2026-10-16.1
- /work-tasks/DATA-21823.md(任务版本单独从manifest读取)
- /work-tasks/DATA-21829.md(任务版本单独从manifest读取)

## 合成演算:不是实际预测

合成100h输出原型;工时/门槛/年份是人为输入,包络不是真实预测、概率区间或最坏界。当前/未来实际T、D、净人时未知。E不满足门槛仅为样例假设,不是永久人工职责。

先把同一工作量拆成步骤,预设各步骤的人工基线工时,再指定哪些步骤在此例中假设完整满足技术门槛。编号A–E只标步骤;步骤D与实际委派份额是两个对象。

本例技术满足比例T=满足假设的步骤工时之和÷全部基线工时。若写成T=Σwᵢqᵢ,wᵢ是该步骤占全部基线工时的比例,qᵢ在本例中由名单取0或1;它不是模型实测成功率。

实际委派份额还需要真实采用比例;净人时还需准备、复核、返工、接管和维护。在没有数据时,这两个量保持未知。

### 本例基线输入

- 步骤A:资料归集与规范化,20小时
- 步骤B:固定指标计算,20小时
- 步骤C:跨文件成稿,20小时
- 步骤D:独立证据核查,10小时
- 步骤E:业务解释与沟通,30小时
总基线:100小时。

### 假设与复算

**一年 2027-10-13**

- 保守:假设满足的步骤为B(固定指标计算);20小时÷100小时=20%。
- 基准:假设满足的步骤为A(资料归集与规范化)、B(固定指标计算);40小时÷100小时=40%。
- 上行:假设满足的步骤为A(资料归集与规范化)、B(固定指标计算)、C(跨文件成稿);60小时÷100小时=60%。

**三年 2029-10-13**

- 保守:假设满足的步骤为B(固定指标计算);20小时÷100小时=20%。
- 基准:假设满足的步骤为A(资料归集与规范化)、B(固定指标计算)、C(跨文件成稿);60小时÷100小时=60%。
- 上行:假设满足的步骤为A(资料归集与规范化)、B(固定指标计算)、C(跨文件成稿)、D(独立证据核查);70小时÷100小时=70%。

上述百分比来自人为指定的工时与门槛,不是未来发生概率、可信区间或实际职业AI化比例。

## 本地回执
记录实际输入/环境/配置/授权、产物路径、全部尝试、逐项验收、最终状态、人的介入和人时、未知与恢复。默认不上传,不生成成功率或个人能力分。

## 修订
2026-10-13 2026-10-13.1:基于现有研究建立初始推断,无实际百分比
2026-10-13 2026-10-13.2:补齐具体主张对应原始来源;条件判断和实际未知保持
2026-10-13 2026-10-13.3:公开修订时间与预测基准分离,补齐审核/输出一致性;条件推断与实际未知不变
2026-10-13 2026-10-13.4:按具体场景补齐输入、动作和独立验收;实际比例与净收益仍未知
2026-10-14 2026-10-14.1:补概念、证据推断链与日期口径,原预测基准与实际未知不变
2026-10-14 2026-10-14.6:按逐页原文审阅更正研究条件与定位,区分适配推断并补场景化一年/三年;基准日及实际未知不变
2026-10-14 2026-10-14.8:独立复核补LaRA任务对照、分开知识对象两个测试及其分母;情景基准与实际未知不变
2026-10-14 2026-10-14.12:按场景具体写明缩减/保留/新增工作;中文解释合成演算输入、变量与复算,不改变真实未知状态

默认保存在你的工作区,不上传;一般成功率保持未知。纠错可以记录版本和有依据的主张,不需要分享全部资料。

哪些新证据会改变一年、三年的分工判断?

固定测试提示可核验的步骤;产品消息与企业采用提供环境背景;完整质量与人工人时决定自己的试点是否扩大。三类证据分别读取,不代替真实通过率或采用数据。