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

关键内容概述

1. 研发效能的重要性与紧迫性

   • 研发团队的忙碌并不等同于高效率。
   • 敏捷开发不是提升研发效能的唯一途径。
   • 自动化测试虽能提高效率，但未必能提升软件质量。
   • 提升研发效能不一定由技术驱动。

2. 研发效能的现状

   • 随着业务的增长，研发架构越来越复杂。
   • 企业面临的研发效能鸿沟日益显著。
   • 大型企业开始重视研发效能。

3. 研发效能提升的第一性原理

   • 数据驱动的研发效能提升，确保有效价值的持续交付。
   • 形成顺畅的闭环，提高客户价值。

4. 研发效能提升的“双流模型”

   • 需求阶段（开发前）的效率提升

     • 需求优先级原则：区分基础功能、亮点功能和期望功能。
     • 个人本地开发和测试阶段：提高开发效率，减少代码错误。
       • 使用精准代码提示工具，如IDE自带推荐功能。
       • 自动化静态代码检查和单元测试生成，提高代码质量。

   • 代码合流阶段的效率提升

     • 代码评审：优化代码评审流程，提高代码质量和团队协作。
       • 响应时间短、小批量多次评审。
       • 基于观察而非考核的度量指标，如单次变更的代码行数、响应时间等。

   • 集成测试与验证阶段的效率提升

     • 测试基础架构服务化和测试中台的建立，提高测试效率。
     • 自动化测试用例和数据准备，提高测试覆盖率。

关键数据与实例

• 精准代码提示工具：减少按键次数，提高代码编写效率。
  • Python示例：使用TensorFlow库时，精准代码提示减少按键次数。
• 自动化的单元测试生成：提高代码覆盖率。
  • EvoSuite生成的单元测试代码，覆盖多个功能点。
• 代码评审最佳实践：缩短响应时间，提高代码质量。
  • 响应时间短、小批量多次评审，提高代码质量和团队协作。

通过上述分析，可以看出研发效能的提升需要从需求管理、个人开发效率、代码合流阶段的优化以及测试与验证等多个方面综合考虑，形成系统的解决方案。