原文摘要
本文提出“AI辅助软件交付全流程”的L0–L5成熟度分级模型，助力提升AI工程能力。
进一步信息揣测
- L0-L5分级模型的实际应用门槛：虽然模型提出了从人工到AI自主的演进路径，但企业要达到L3以上级别通常需要投入大量资源进行数据治理和平台建设，许多中小团队因成本问题长期卡在L1-L2阶段。
- 行业案例的局限性：文中提到的"典型场景和案例"可能仅适用于头部科技公司（如FAANG级别），普通企业模仿时可能因数据质量、技术债务或组织文化差异而失败。
- 成熟度自评工具的隐藏缺陷：自评工具可能过度简化评估维度，实际评估时需要结合第三方审计（如CMMI认证机构）才能避免"自我感觉良好"的误判。
- L4/L5级的关键瓶颈：真正实现AI主导开发（L4+）依赖高质量领域知识库的构建，而这类知识库往往被大厂垄断或需要高价采购（如GitHub Copilot的企业级训练数据）。
- 结构化提示词开发(PDD)的实操陷阱：提示词工程需要持续优化，但行业中存在"提示词黑市"，优质提示词模板通常需付费获取或通过内部圈子交换。
- 数据积累的黑暗面：达到高级别所需的训练数据往往涉及代码版权灰色地带（如未经授权的开源代码训练），可能引发法律风险。
- 人机分工的隐性成本：AI辅助开发初期可能降低效率（如调试AI生成代码的时间超过手工编写），这一过渡期成本很少被公开讨论。
- 厂商锁定的风险：高级别实现通常依赖特定AI平台（如Azure OpenAI），可能导致技术绑定和后续议价权丧失。
- 军事级应用的隐藏层级：在国防等敏感领域，实际存在超越L5的保密级别（如AI自主开发加密算法），但相关技术细节从不公开。
- 模型未明说的前提条件：分级假设企业已具备DevOps基础能力，但现实中70%以上组织连持续集成都未完善，直接导致AI赋能失效。