如何衡量軟體開發人員生產力 “Yes, you can measure software developer productivity”
麥肯錫不是唯一認為「[#DORA](https://www.facebook.com/hashtag/dora?__eep__=6&__cft__[0]=AZVvrXPvHRwxd5KakHWZwKflt8d_AU9bqWAFFQwkt8ggG8cMoHJPV8Q1Px_rWM41q9x3o76nwKkyxPb3YJbA4Wi7EBTQIisj4Jiw3yVIKW7RoGrWaqhSGQ3MjUuXy5pkPvvr_Zc2uk5FmmM76cj91DFr5BBaX51fA6wwx7dKJ7WGUnS_CxCaBuBnrB2iNosEuFyfmDWUVW7AQTZvyqf16y2m&__tn__=*NK-y-y-R)」[1] 及「[#SPACE](https://www.facebook.com/hashtag/space?__eep__=6&__cft__[0]=AZVvrXPvHRwxd5KakHWZwKflt8d_AU9bqWAFFQwkt8ggG8cMoHJPV8Q1Px_rWM41q9x3o76nwKkyxPb3YJbA4Wi7EBTQIisj4Jiw3yVIKW7RoGrWaqhSGQ3MjUuXy5pkPvvr_Zc2uk5FmmM76cj91DFr5BBaX51fA6wwx7dKJ7WGUnS_CxCaBuBnrB2iNosEuFyfmDWUVW7AQTZvyqf16y2m&__tn__=*NK-y-y-R)」[2] 還不夠的公司，在其推出的 "opportunity-focused metrics" (專注機會的指標) 方法中，更細緻地將「開發」的各面向展開以評估。
摘出幾點：
➊ 開發人員應該把更多「時間」放在 Code 等內循環，而非 Meeting / Integrate / Security 等外循環。
➋ 除了「系統」、「團隊」外，更指向了「個人」的生產力評估重點。
➌ 認為 Copilot X 和 ChatGPT 等生成式 AI 工具的發展下，軟體開發人員將有可能加快兩倍速度來完成工作。
按照麥肯錫的影響力，估計會有不少公司會採行。
前述摘要若沒仔細思考，可能會不瞭解為何社群會反對。
➊ Meeting 不如 Coding 重要。
➋ Infrastructure engineering / Platform engineering 是價值較低的工作。
➌ 對「個人」評估的過度定量化(數字)。
➍ 如何認定生成式 AI 工具能帶來兩倍開發速度的提升。若評估未達，是不是指向「個人」而非「工具」的問題？
https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/yes-you-can-measure-software-developer-productivity?fbclid=IwAR1r8Yb5UKoIGRHxJfTZobiTBPZUsNh7Tf54TusGM5vZg8Yirc3inLDAmDQ
麥肯錫不是唯一認為「[#DORA](https://www.facebook.com/hashtag/dora?__eep__=6&__cft__[0]=AZVvrXPvHRwxd5KakHWZwKflt8d_AU9bqWAFFQwkt8ggG8cMoHJPV8Q1Px_rWM41q9x3o76nwKkyxPb3YJbA4Wi7EBTQIisj4Jiw3yVIKW7RoGrWaqhSGQ3MjUuXy5pkPvvr_Zc2uk5FmmM76cj91DFr5BBaX51fA6wwx7dKJ7WGUnS_CxCaBuBnrB2iNosEuFyfmDWUVW7AQTZvyqf16y2m&__tn__=*NK-y-y-R)」[1] 及「[#SPACE](https://www.facebook.com/hashtag/space?__eep__=6&__cft__[0]=AZVvrXPvHRwxd5KakHWZwKflt8d_AU9bqWAFFQwkt8ggG8cMoHJPV8Q1Px_rWM41q9x3o76nwKkyxPb3YJbA4Wi7EBTQIisj4Jiw3yVIKW7RoGrWaqhSGQ3MjUuXy5pkPvvr_Zc2uk5FmmM76cj91DFr5BBaX51fA6wwx7dKJ7WGUnS_CxCaBuBnrB2iNosEuFyfmDWUVW7AQTZvyqf16y2m&__tn__=*NK-y-y-R)」[2] 還不夠的公司，在其推出的 "opportunity-focused metrics" (專注機會的指標) 方法中，更細緻地將「開發」的各面向展開以評估。
摘出幾點：
➊ 開發人員應該把更多「時間」放在 Code 等內循環，而非 Meeting / Integrate / Security 等外循環。
➋ 除了「系統」、「團隊」外，更指向了「個人」的生產力評估重點。
➌ 認為 Copilot X 和 ChatGPT 等生成式 AI 工具的發展下，軟體開發人員將有可能加快兩倍速度來完成工作。
按照麥肯錫的影響力，估計會有不少公司會採行。
前述摘要若沒仔細思考，可能會不瞭解為何社群會反對。
➊ Meeting 不如 Coding 重要。
➋ Infrastructure engineering / Platform engineering 是價值較低的工作。
➌ 對「個人」評估的過度定量化(數字)。
➍ 如何認定生成式 AI 工具能帶來兩倍開發速度的提升。若評估未達，是不是指向「個人」而非「工具」的問題？
https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/yes-you-can-measure-software-developer-productivity?fbclid=IwAR1r8Yb5UKoIGRHxJfTZobiTBPZUsNh7Tf54TusGM5vZg8Yirc3inLDAmDQ
