[T.8] 团队项目：团队贡献分分配规则
[T.8] 团队项目：团队贡献分分配规则
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 这个作业属于哪个课程 | 软件工程 |
| 这个作业的要求在哪里 | [T.8] 团队项目：团队贡献分分配规则 - 作业 - 2026年春季软件工程 - 班级博客 - 博客园 |
| 我在这个课程的目标是 | 提升软件工程化能力，培养敏捷开发与团队协作能力，掌握 AI Native 开发模式 |
| 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 | 建立公开透明的贡献评价体系，明确 AIGC 任务的价值边界，减少分配争议 |
零、 角色定位与共识
本团队角色
| 角色 | 职责 |
|---|---|
| 项目经理兼策划（PM） | 任务分配、进度管理、评估审核 |
| 后端和测试 | 核心代码实现 |
| 前段 | UI和界面设计 |
我们期待的团队
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对队友的期待：及时反馈、代码合规、交付物经过自测。
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对他人的承诺：不拖延 ddl，对 AIGC 生成的代码负责（必须理解并验证每一行代码）。
一、 分配原则与算法
为了满足总分固定 ($50 \times n$)且个人分数唯一的要求，我们采取“原始贡献得分 -> 排名转换 -> 权重缩放”的策略。
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原始得分统计：每周记录成员的各项加扣分，得到 $S_{raw}$。
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强制排序：若出现原始得分相同的情况，由 PM 根据任务难度及协作响应速度进行微调，确保排名不重合。
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计算公式：
最终分数的分配将采用比例缩放，确保：
$$\sum_{i=1}^{n} Score_i = 50 \times n$$
且 $Score_i \in \mathbb{N}$。
二、 贡献分量化细则
1. 任务完成度
任务难度系数 $D \in {1, 2, 3, 5, 8}$，由全员在任务分配阶段商定。
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基础分：
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功能实现：按时交付且通过验收，得 $D \times 10$ 分。
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代码质量：代码符合团队规范（Linter 检查通过，注释清晰）。
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奖励分：
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提前交付：早于 ddl 24 小时以上交付并主动请求 Review，$+5$ 分。
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性能/架构优化：显著降低算法复杂度或重构冗余模块，$+3 \sim 5$ 分。
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惩罚分：
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延期交付：未提前声明导致的延期，$-D \times 5$ 分。
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严重 Bug：导致主分支 CI/CD 失败或阻塞他人开发，$-5$ 分/次。
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2. 例会参与
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基础分：
- 准时出席：参与每周站会并准备好进度汇报，$+5$ 分。
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奖励分：
- 有效提议：在会中指出潜在风险或提出被采纳的流程改进方案，$+2 \sim 3$ 分。
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惩罚分：
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无故缺席：$-5$ 分/次；迟到（超过 5 分钟）$-2$ 分。
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消极汇报：会议中无法清晰展示进展或回避问题，$-2$ 分。
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3. 团队协作
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基础分：
- 响应速度：核心工作时间（10:00-22:00）内回复群内消息或协作请求，$+3$ 分。
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奖励分：
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技术支援：主动帮助他人解决环境配置或代码 Bug（需对方确认），$+3 \sim 5$ 分。
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知识沉淀：撰写技术文档或在 Wiki 记录踩坑指南，$+5$ 分/篇。
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惩罚分：
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失联阻塞：长达 12 小时不回复且影响协作效率，$-3$ 分。
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拒绝协作：无正当理由拒绝合理的 PR Review 请求或联调请
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4. AIGC 专项工作量评估
针对 AIGC 生成产物，基于vibe coding的大趋势下，我们组的策略是放宽要求，对于AIGC的生成物采取宽松的政策。毕竟大环境下，谁能保证不使用ai呢😋？
但是我们还是对AIGC的内容设置了一些标准，标准如下。
工作量估值标准
AIGC 任务的难度系数 $D$ 需乘以“人工干预系数”：
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辅助型 (0.5)：仅利用 AI 生成简单的单元测试或重复性 Boilerplate 代码。
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协作型 (0.7)：利用 AI 辅助复杂逻辑推导，但涉及大量人工 Debug 和提示词迭代。
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重构型 (1.0)：AI 仅提供思路，核心逻辑由人工重写并适配现有架构。
奖励和惩罚机制
- 组员如果能够提出规范的合理的prompt，用于队内AIGC模版，或者prompt帮助到了队内成员，予以加分 +3～5分
- 对于AIGC生成的代码，核心部分必须人工审查，在例会上对其进行解释，如出现bug或者Review时解释不通视情况予以扣分 -3～7分
产物测试与验收标准
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可解释性：开发者必须能解释 AIGC 代码中的核心逻辑；若在 Code Review 中无法解释，该任务计 0 分。
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安全性：核心部分必须通过人工扫描，确保代码中无 AI 引入的硬编码秘钥或明显的逻辑后门。
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标注义务：所有 AIGC 产物需在 Git 提交信息中注明
[AIGC-Assist]，虚报人工工作量者按“诚信违规”扣除 5 分。
浙公网安备 33010602011771号