研发效能提升“双流模型”解读-茹炳晟

研发效能提升“双流模型”解读

时代背景与挑战

当前时代变化迅速，研发效能的重要性与紧迫性显著提升。研发团队面临“大鱼吃小鱼”、“快鱼吃慢鱼”的竞争压力，需关注研发效能的“灵魂拷问”：

1. 研发团队的忙碌是否代表高效率？
2. 敏捷是否是提升研发效能的银弹？
3. 自动化测试是否真正提升软件质量？
4. 研发效能的提升是否一定由技术驱动？
5. 研发效能是否真的可以提升？

这些问题揭示了研发效能的“鸿沟”，即期望与实际效能之间的差距。各大行业龙头企业开始关注研发效能，以应对产品层面的“烟囱效应”。

研发效能提升的“第一性原理”

研发效能提升的核心在于构建“顺畅、高质量地持续交付有效价值的闭环”，通过数据驱动实现长期质量与客户价值的提升。

研发效能提升的“双流模型”

“双流模型”包含两大阶段：

1. 需求阶段（开发开始前）的效率提升实践

   • 需求优先级原则（KANO模型）：区分基础功能、亮点功能、期望功能、无差别功能及反向功能，以用户满意度为导向。

2. 个人本地开发和测试阶段的效率提升实践

   • 高效获取开发环境：优化环境配置流程。
   • IDE精准代码提示：基于大数据智能推荐，减少按键次数（如Python示例中从311次降至56次）。
   • 本地静态代码检查（SonarLint）：实时检测代码问题。
   • Java单元测试用例自动生成（EvoSuite/DiffblueCover）：自动生成测试代码，提升测试覆盖率。
   • （本地）单模块功能测试：快速验证模块功能。

3. 代码合流阶段的效率提升实践

   • 代码评审（Code Review）：
     • 核心理念：代码评审是工作量，需保证逻辑正确，避免主观评判。
     • 最佳实践：响应快、找对人、多批次、小批量。
     • 社会属性：促进知识传播、设计共识、代码可读性。
     • 度量指标：基于观察而非考核，如单次变更代码行数、变更频度、响应时间等。

4. 集成测试与验证阶段的效率提升实践

   • 测试基础架构服务化与测试中台：
     • 通过统一服务框架（如Test Bed Service、SUT Setup Service）管理测试环境、数据及执行，实现高效集成测试。

核心观点与结论

研发效能提升需从需求阶段、个人开发测试、代码合流及集成测试等多个环节入手，通过数据驱动和流程优化实现高效交付。双流模型强调需求优先级管理、自动化测试、代码评审及测试服务化，以提升整体研发效能。