最近在思考的一个普遍性问题，是研发效率怎么度量。在公司里，关于研发效率分析的有提出过如下的一些方法学：

  • 基于精益思想的价值流图分析，通过状态流转时间，分析低效环节以减少时间浪费。
  • 基于迭代开发成本的预估和结果对比。通过故事点的方式来不断校准每个人对工时的评估，以更准确估算迭代耗时。

但是上述方法都还是会比较依赖个人的动作值，比如工时填报，或者更新任务状态。我一直在想有没有是基于客观留下的数据可以分析开发效率的方法，所以如果能够从git commit里面分析出什么东西的话，是会比较客观的。

PR里面有什么？

按照一贯的敏捷实践，我们应该就某一个迭代，或者某一个功能开一个分支，在分支上开发完成后，再通过PR合并到主分支，然后打tag和发布release。

所以如果你从每一个PR中收集数据的话，大概可以收集到下面一些信息：

  • from branch，从分支合并到master的PR，基本上包含了这个迭代/功能的所有代码改动
  • commit，通过提交获得的次数、时间、频率、代码量
  • commit log，commit log是在提交commit的时候可以手工填一些信息的工具，如果能充分利用的话，可以用来做很多有用的事情。比如：在tag里面包含某个issue id（bug/feature/ticket），相关的统计就可以关联到这个issue上的。

要分析什么？

好，暂且假设我们有以上数据了，我们针对开发过程想做什么样的分析呢？我先考虑的是个人项目，再推及到公司项目。

个人项目

分析个人项目的目的，更多是看如何提交自己从想法到功能实现的能力。因为往往是直接接外部需求，或者自己头脑里面有个想实现或者改进的功能。我想考察的是从这个想法开始确定要做之后，到真正做完，中间经历的时长有多长，并且在这个时间段里面，有哪些时间点才是真正推动着事情往前走的（产生价值的时间点）。

除了时间点以外，还想知道这个功能所用的时间长度。因为个人项目往往时间片是不连续的，所以如果能统计平日做开发时间的密集程度，就可以知道自己在什么时间会更闲并且可以完成代码开发；又或者是什么时间写代码的效率最高。

总而言之，有以下一些感兴趣的点：

  • 实现功能的周期
  • 实现功能的实际时长
  • 碎片时间的密度
  • 业余项目的代码产出效率

公司项目

对于公司项目而言。周期相对来说会短一些，两三周一个迭代，更多是希望了解迭代的进展情况，以及可以复盘以了解过程中的问题。另外，开发人员的产出数量、质量也是判断该开发人员绩效的重要参考（当然不是绝对指标）。

迭代里面一般会分为几个阶段：

  • 架构设计
    • 写框架性代码，具体实现可以留空，但表达清楚思路
  • 模块实现
    • 每个具体方法的实现，最终完成可以运行的功能
  • 测试
    • 主要是反复的提缺陷和回归测试
  • 集成
    • 合并其他分支的代码到本分支，并测主流程和影响范围
  • 发布
    • 合并到主分支，打tag并发布

上述的阶段，其实可以通过commit log的一些约定规范来检查出来的。我们可能会关心其时间点，然后通过时间点再找出在这些阶段中间所耗费的时间有多长，同时各个开发人员的产出如何。另一方面，在测试和集成阶段，开发修多少bug，这个也是可以很只管反映了开发者的产出质量的。

因此，在公司项目里面可能会更关注如下信息：

  • 阶段的开始结束时间点
  • 代码产出数量
  • 缺陷产出数量

接下来我打算写一个原型程序从github上抓取这些数据分析一下，看看结果如何。