ИИ в разработке сейчас внедряют почти все. Кто-то подключает чат, кто-то раздаёт доступ к кодинг-агентам, а кто-то обучает свои модели. На графиках пользователи и активность растут, инженеры пробуют инструменты и привыкают к новой реальности, но при проверке метрик очень часто выясняется, что работать ничего быстрее не стало.
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я являюсь независимым экспертом в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу книги. В нынешней экономической ситуации запрет найма — это норма. Но при этом поток задач никто снижать не собирается. В результате возникает перегрузка команды, и в этой статье мы поговорим о том, что нужно делать в подобной ситуации. Но для начала небольшой типовой пример.
Проблема большинства команд не в том, что они работают медленно. Проблема в том, что они толком не понимают, где именно теряют время, сколько стоит каждая ошибка и насколько тяжёлым стал сам процесс поставки изменений. Именно здесь и полезны DORA-метрики. Разберём, что они измеряют, где их чаще всего трактуют неправильно и как применять их без KPI-магии.
«Когда вы закончите эту фичу?» — классический вопрос бизнеса, который часто ставит в тупик даже опытные команды. В ответ летят абстрактные оценки в сторипоинтах, ссылки на загруженность и обещания «постараться в этом спринте». Бизнес нервничает, техлиды выгорают, а процессы превращаются в черный ящик. Чтобы сделать разработку прозрачной, компании обвешивают команды дашбордами. Считают строчки кода, закрытые […]
TL;DR Develop–Deploy–Operate: разработка — творчество; развертывание — конвейер; эксплуатация — работа с неожиданностями. Фазы взаимозависимы. Ценность только в использовании: фича без релиза = 0; WIP вреден. Чем раньше и чаще, тем лучше: мелкие релизы повышают совокупную ценность (до ~50% при том же объёме). Фикс-косты ≠ потери: предсказуемые затраты vs реальные потери от дефектов в проде […]