代码当量

先进研发团队,需要更专业的效能度量指标

{

还在用工时 / 代码行数统计工作量?

}
开发者们不是机器,错误的度量指标会让研发团队陷入内耗,拖垮效能

工时

鼓励表演性加班
鼓励“拖延症”
员工满意度降低

代码行数

鼓励冗余代码凑数据
鼓励大幅增删
员工成就感降低

代码当量

更可靠的度量

直接解析代码规模及复杂度,排除代码风格、换行习惯等噪音干扰

更正向的引导

识别移动代码、粘贴代码、修改数据等操作,并适当调整权重,鼓励重要且有创造性的工作

{

代码当量是如何计算的?

}
深度代码分析专利技术,基于抽象语法树计算,度量编码工作量

Step 1

将修改前后的代码分别解析为抽象语法树(AST),排除代码风格、注释格式等与代码逻辑无关的因素干扰。

Step 2

使用 tree diff 算法,计算修改前后 AST 之间的编辑脚本(Edit Script)。编辑脚本是对语法树节点的一系列编辑操作。
操作类型有插入、删除、移动、更新共四种;节点类型包括Function、If、Assignment 等。

Step 3

对不同操作类型和节点类型赋予不同权重。例如,插入代码的权重高于移动代码,更新代码逻辑的权重高于更新数据。
计算编辑脚本一系列编辑操作的加权总和,得到本次修改的代码当量。

想进一步了解代码当量计算原理?

{

先进企业与组织正在使用代码当量

}
信通院开源生态检测平台
核心指标
百家企业以代码当量为基石数据
打造可靠的研发度量体系
《软件研发效能度量规范》
《研发效能实践指南》
《软件研发效能权威指南》
等行业指南采用
{

使用代码当量 ≠ 放弃现有度量指标

}

工时等指标并不是完全没有意义,它们只是不适合用来度量软件研发的工作量。

事实上,当我们将代码当量和这些指标进行交叉分析,可能会获得额外洞见。例如:

  • 代码当量 + 事务交付数 = 校准事务颗粒度大小,让交付效率度量更加可靠
  • 代码当量 + 工时 = 校验工时填报是否可靠,避免数据不全不准
  • 代码当量 + 故事点 = 评估计划估点是否准确,当估点偏离较大时及时复盘

盘点团队人才画像,优化资源分配

{

代码当量应用于效能的不同维度

}
作为基础指标,全面提高效能度量指标体系的可信度

用更科学的度量指标,开启研发效能增长

与效能专家沟通,了解思码逸如何基于数据帮助您的团队更高效、愉悦地工作

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