[1/2] Статьи из серии "Developer Productivity for Humans" (Рубрика #Management)

Я решил сделать общий пост про статьи из сериии про продуктивность инженеров от Google. Эта мысль пришла после недавнего рассказа про "Measuring Productivity: All Models are Wrong But Some are Useful", в которой авторы обощают свои подходы и принципы для построения моделей продуктивности. Ниже список статей из этой серии, про которые я уже рассказывал

1) A Human-Centered Approach to Developer Productivity. Эта статья начинала серию и в ней авторы описывали почему они смотрят на вопрос продуктивности инженеров не только с точки зрения процесса и техники, а еще с точки зрения людей, что в нем участвуют. Здесь они вспоминают научный менеджмент Тейлора (про эффективность работы у конвейера) и показывают почему сейчас в разработке нужны подходы чуть сложнее:) Подробный разбор в блоге
2) Enabling the Study of Software Development Behavior With Cross-Tool Logs. Статья 2020 года, где авторы из Google рассказали про создание своей системы InSession, которая позволяет проводить комплексный анализ поведения инженеров путем интеграции логов от множества инструментов разработки. Подробный разбор есть в отдельном посте в tg
3) Measuring Developer Experience With a Longitudinal Survey. Рассказ про долговременные исследования в виде опросов, что поводятся с 2018 года. Опросы являются одной из опор для сбора информации о продуктивности, наряду с логами. Авторы делятся инсайтами о том, как выстроить такую программу у себя в компании и что она позволяет измерять. Разбор есть в отдельном посте в tg, а также мы разбирали этот whitepaper в 10 эпизоде подкаста Research Insights Made Simple с Артемом Арюткиным
4) Measuring Developer Goals. В этой статье исследователи рассказывали о том, что понимание и эффективное измерение целей критически важно для улучшения опыта разработчиков и повышения их эффективности. Для ответа на вопросы о продуктивности удобнее привязывать измерения не к конкретным инструментам, а к тем целям, которые разработчики ставят перед собой при использовании инструментов. Это позволяет отвечать на вопросы, похожие на те, что приведены выше, сохраняя метрики ориентированными на пользователя, а не инструмент. Подробный разбор в блоге, а также есть восьмая серия подкаста Research Insights Made Simple, где мы разбирали эту статью с Сашей Кусургашевым, моим коллегой, что руководит разработкой Spirit (наша внутренняя платформа разработки)
5) What Do Developers Want From AI?. Здесь авторы говорят о том, что эволюция AI - это поворотный момент, но с технологическими революциями, что меняют формат работы людей, человечество сталкивается не в первый раз. Поэтому авторы статьи решают провести параллели между AIфикацией и развитием автомобильной промышленности и сфокусироваться на потребностях и целях наших разработчиков. Разбор есть в отдельном посте в tg, а также мы разбирали эту статью в девятом выпуске Research Insights Made Simple с Колей Бушковым, моим коллегой из RnD центра.
6) Software Quality. Крутая статья, где авторы обсуждают холистический подход к измерению продуктивности надо обращать внимание на speed, ease и quality для того, чтобы не получить кратковременные улучшения за счет долговременного негативного влияния. А дальше ребята фокусируются на теме качества, которая затрагивает процессы, код, систему и продукт целиком. Мне эта тема очень близка, так как она очень тесно пересекается с архитектурой и архитектурными характеристиками:) Подробный разбор в блоге
7) Defining, Measuring, and Managing Technical Debt. Интересное обсуждение концепции технического долга, а также пример того, как его измеряли в Google и ккак с ним боролись с хорошими результатами. Подробный разбор есть у меня в блоге, а также мы разбирали этот whitepaper вместе с Димой Гаевским во второй серии подкаста "Research Insights Made Simple

Окончание рассказа про статьи из этой серии в следующем посте.

#Engineering #Software #Bigtech #Productivity #Management #Leadership #Processes