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阅读本文你将收获：

1、研发效能指标应用背景；

2、研发团队各角色在不同时间段里需重点关注哪些研发效能指标；

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概要：研发效能指标那么多，到底应该关注什么，该怎么用起来？思码逸梳理了研发效能指标应用的建议框架，并在这篇内容中与你分享。在不同时间节点，度量及优化的侧重有所区别，也对应研发团队各角色不同程度的关注与参与。

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研发效能指标应用背景

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软件研发是一项由团队共同参与、需要兼顾多方需求的复杂工作，对研发过程的回顾可以从效率、质量、交付速度、稳定性、可预估性等多角度来进行。

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度量什么、如何度量固然重要，但更重要的是度量怎样在研发实践中体系化落地，转化为直接明了的洞见，形成可立即行动的建议。

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这个过程如同装家具：数据度量提供了配件齐全的工具箱，但还需要一份清晰且完整的说明书，帮助用户带着明确目标去使用工具，才能使所有的锤子钳子都恰如其分地发挥作用，共同服务于效能提升的最终目标。

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研发效能指标那么多，到底应该关注什么，该怎么用起来？思码逸梳理了研发效能指标应用的建议框架，并在这篇内容中与你分享。在不同时间节点，度量及优化的侧重有所区别，也对应研发团队各角色不同程度的关注与参与。

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值得注意的是，这个框架相对普适，研发团队在实际应用中，可能需要根据业务需求、项目阶段等具体情况进行针对性的调整。

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研发效能指标应用的建议框架

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每日关注

及时跟进、洞察异常，快速调整

以天为单位密切关注研发效能指标变动，这代表着团队已经将效能提升放在相当高的优先级，但提升不该以干扰研发团队的正常工作为代价。

在如此高频的场景下，我们建议团队成员主要关注增量，通过轻度关注及时跟进项目进度，在出现高优先级问题时快速响应，避免进度拖延或问题堆积造成业务风险。

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项目经理关注研发效能指标

• 团队、项目、成员工作量趋势，了解团队成员每日产出是否健康，任务拆分及分配是否合理（思码逸产品中用『代码当量』指标来评估工作量，具体请看这篇内容）

• 团队内工作量分布分析，了解贡献分布是否健康，迭代中的任务分配是否合理

这张代码当量帕累托分析图显示，三位成员贡献了该项目近80%代码工作量，可能需要优化任务分配

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技术经理关注研发效能指标

• 团队与成员新增代码问题，快速发现优先级较高的阻塞及严重问题，并协调相关成员及时处理，保证质量持续满足发版要求

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开发者重点关注研发效能指标

• 关注新增代码的复用度、函数复杂度与代码问题，主动发现并处理需要优化的高风险代码，避免造成隐患

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每周关注

回顾本周项目进展，横纵向对比，选择效能提升关键点

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在周报的场景下，我们建议团队成员复盘本周表现，并与过去三个月的数据进行纵向对比。在历史数据的参照系下，决定是否对现象进行针对性分析；同时，可以与内部相近的项目进行横向对比，快速发现效能提升机会。

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项目经理关注研发效能指标

• 团队、项目的人均生产率走势，对比团队本周生产率与历史生产率，了解效率变化，针对连续性走低或走高现象进行成因分析，合理调整迭代计划及任务分配

• 已完成工作量与迭代预估故事点数量交叉分析，为后续迭代计划估点提供校准反馈，提升团队预判交付能力的准确性

• 不同团队、项目生产率及工作量横向对比，了解需要重点关注的项目

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技术经理关注研发效能指标

• 对当前项目进行质量切面分析，了解当前版本代码质量情况，如代码质量问题密度、代码复用度、模块性等

• 开发者质量排行，并组织必要的代码评审及优化

• 不同团队、项目软件工程质量横向对比，了解需要重点关注的项目

代码质量问题可快速定位相关负责人

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开发者关注研发效能指标

• 开发者主动回顾个人质量周报，主动提升测试覆盖率、注释覆盖率、代码复用度、代码模块性、函数复杂度等方面的软件工程质量，避免技术债堆积

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每月关注

量化月度表现，对标行业水平，盘点人力分配

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在月报的场景下，高管需要参与进来，通过同类型项目横向对比，关注不同项目健康度，洞察团队之间的效率差异，了解当前人力分配是否合理；同时在行业水平的参照系下，分析月度表现的合理性，并制定针对性的改进目标及计划，并自上而下同步。

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高管关注研发效能指标

• 团队/项目累计工作量趋势对比，观察项目/团队活跃度，分析非正常曲线背后的原因（任务排期不合理、关键路径强依赖、忙闲不均等）

新增工作量上下波动明显，可能反映出任务拆分及排期需要优化

• 团队人周生产率横向对比，结合业务差异、开发阶段差异，分析合理性，洞察效能短板

• 对比行业生产率、工作量趋势与质量指标，了解当前效能水平及改善重点

人均生产率接近行业中等水平，但波动较为明显

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季度/半年度关注

追踪效能改善情况，形成研发效能度量-优化-反馈闭环

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季报与半年报的场景下，不同角色需要回顾先前的优化措施是否发挥作用，并总结优秀实践经验；高管需要结合业务实际情况，在产品排期、各团队工作重点、人员分配等方面做出方向性的决策。

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高管关注研发效能指标

• 累计工作量趋势，了解组织整体生产率水平的变化；并结合业务情况，判断产品排期、迭代节奏、人力的投入产出是否合理

• 各团队/重点项目生产率趋势分析，分析非正常曲线背后的原因（产品排期不合理、任务分配强依赖、忙闲不均等），结合业务需求采取相应改善措施

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项目经理关注研发效能指标

• 回顾对比过去半年至一年数据，纵向了解团队及项目内研发效率及稳定性、团队关键人力依赖、计划估点偏差等问题是否得到改善

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技术经理关注研发效能指标

• 对比过去半年至一年数据，纵向了解团队及项目内团队软件工程质量问题是否得到改善，尤其是新增或重点项目是否质量有显著提升