近日，InfoQ 联结极狐 GitLab 组局探讨 「研发总是追不上业务需要，除了买工具，还能做什么」。腾讯研发效力资深技术专家张乐老师 作为嘉宾，分享了对于研发效力的外围因素和实际过程中的“坑”与“解”等精彩内容。本文整顿自张乐老师的分享，Enjoy～
“内卷”是这两年的热词，指继续投入资源，但不产生价值的外部竞争。在软件研发畛域，风向曾经发生变化，咱们正在经验一场从“内卷”到“反内卷”的改革，晋升研发效力注定是软件企业的必由之路。
Why|“狂飙”踩下刹车，“湖水岩石效应”减速浮现
过来一二十年，数字化红利推动一波波增长，互联网、软件行业高歌猛进、疾速扩张，用“狂飙”来形容也不为过。
为了更好或更早占领市场，很多企业通过大量堆砌人力、资源和工夫，俗称“快、糙、猛”的研发模式，让业务先跑赢，而后置了倒退模式是否衰弱、迷信、可继续等问题。
现阶段经济上行，企业经营压力大，不衰弱的倒退形式注定无奈短暂。因而，泛滥企业纷纷寻求降本增效。
这个过程相似“湖水岩石效应”：当湖中有很多水，水位很高时，湖中的石块都被水所笼罩，此时即便有很大的暗礁，人们也看不到。然而当水量缩小，水面升高时，一些暗礁就裸露进去了。
很多企业曾经碰见了这样的“暗礁”，例如相比前两年，人员数量曾经翻倍，但交付的业务量和需求量并没有同比增加，甚至降落，因为零碎架构越来越简单，微服务数量越来越多等。这在肯定水平上阐明，在过来一段时间里，快速增长覆盖了一些实在的问题，即研发效力并没有在回升，可能持平甚至降落。
在这种趋势下，企业曾经不能一味地靠堆砌资源来取得工作成绩，切实进步工作效率和有效性才是良药，因而，“研发效力”变成了软件企业的外围竞争力。
What|效力 ≠ 效率，效力 = 效率 + 有效性
研发效力到底是什么？前几年，行业里还不足对其的明确定义，比拟靠近的概念有谷歌的 EP（Engineering Productivity，工程生产力），还有 EE（Engineering Excellence，工程卓越生产力），然而总是没有一个中文词可能达成一个很好的共识。
我在参加翻译 DORA 的 DevOps 年度报告时，遇到了“Software Delivery Optimization Performance”中“Performance”如何翻译的问题。通过与同行的短暂探讨，咱们发现在业务场景中，它是“绩效”，在软件交付改良与优化的场景，译为“效力”更为得当。“研发效力”逐步进入公众视线。
2021 年 10 月，国内首届卓越工程生产力大会（Excellent Engineering Conference）上，我和数十位研发效力和工程生产力专家公布了“研发效力宣言”，该宣言从业务、流程、技术、数据以及组织视角对研发晋升给出了价值观的领导。这既是对麻利宣言的致敬，也是对咱们的信念和价值观的呐喊和申明，代表了咱们的立场，以及咱们认为对研发效力而言什么才是最重要的。
图片起源：书籍《软件研发效力晋升实际》，作者张乐、茹炳晟等
我过后画了一张图，最下面是业务指标，上面有两个因素，右边是“现实的性能和品质”，左边是“现实的工作量”，即咱们心愿用什么样的代价实现什么样的性能和品质。
“现实很饱满，事实很骨感”，咱们会发现现实和事实之间常常存在差距，要么是效率上的差距，要么是有效性上的差距。
所以，研发效力 ≠ 研发效率，研发效力既要关注效率，也要关注有效性，或者说 既要关注做正确的事件，也要关注正确的做事件，并谋求效率。
如一句话来表述研发效力，即 研发效力就是更高效（即效率）、更高质量、更牢靠、可继续地交付更优的业务价值（即有效性）的能力。对于大型企业而言，还要关注规模化问题，思考如何治理复杂性。
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How|研发效力“黄金三角”
如何落地研发效力？在调研了国内外多家公司后，我发现他们无外乎都在关注研发效力的三个维度：效力平台、效力实际和效力度量。因而，我把这三局部整顿成模型，称为研发效力「黄金三角」。
图片起源：书籍《软件研发效力晋升实际》，作者张乐、茹炳晟等
研发效力黄金三角彼此独立，又互相关联：
- 效力实际中的优良实际能够固化、积淀到效力平台；反过来，效力平台撑持效力实际的落地；
- 效力平台产生的大量研发数据造成效力度量中的效力洞察；反过来，效力度量继续观测效力平台产生的数据，进行下钻和深入分析；
- 效力度量中的洞察和剖析后果能够用于针对性优化效力实际；反过来，效力实际能够给效力度量更多的输出，帮忙其欠缺度量指标集和分析方法。
通常企业研发效力不高的起因，是没有做好「黄金三角」，例如：
- 效力实际上，漠视了软件工程最基本办法，包含治理维度如需要剖析等，工程维度如单元测试、Code Review、代码分支模型等。很多人更违心去看框架或者编程语言内容，但对于架构怎么设计，高内聚、低耦合怎么做等问题钻研有余。我认为这些基本功十分重要，而且是效力晋升的关键点。
- 效力平台上，没有用好工具。咱们常说的“道法术器”中的“器”指的就是工具，没有工具，很多事做不了；没有用好工具，例如把麻利工具用成文档记录工具，把继续集成工具用成批量触发器等，没有联合场景无效利用工具，也将收效甚微。
- 效力度量上，不足以数据驱动进行继续改良。咱们应该正确区分过程指标、后果指标；失当经营推广让指标真正施展价值，而不是变成一个“内卷”工具；基于数据主观的根底上，进行场景指标洞察和效力剖析，直指研发痛点和基本问题和根本原因。
e.g.|软件研发效力实际中的“坑”与“解”
研发效力在理论落地过程中，的确有很多“坑”，举几个常见问题和大家分享：
1. 漠视器重工程师的声音
咱们常常看到，一些企业研发效力的优化方向是面向管理者的，如制订各种流程标准、强化我的项目和研发过程治理、出具各式各样的度量报表、应用各种绩效管理手段等，当然这些也很有价值，但有时漠视了为研发过程中最宏大的群体——工程师提供服务，用一套繁冗的标准去“框住”所有人，往往事与愿违。
研发效力的晋升要拥抱开发者体验，给工程师提供更明确的指标、更优良的研发工具、更精简的合作流程，但千万不要适度管制，而要聆听工程师的声音，尊重和施展个体智慧，这样能力取得更大的创造力和创新力。
2.“科学”局部优化，漠视全局优化和拉通的重要性
研发效力并不不足单点能力，各个领域都有很多不错的垂直能力工具，然而把各个单点能力横向继承与拉通，从一站式全流程的维度设计和布局的研发效力平台还比拟少。
这样的话，工程师很容易在某个具体单点里做局部优化。在研发效力晋升初期，局部优化的成果还是可见的，如将编译工夫从 10 分钟缩短到 2 分钟，将部署成功率从 95% 晋升到 98% 等，但 局部优化成果会随着工夫流逝递加，并且从整个研发过程来看，其成果可能是微不足道，导致看似热气腾腾的研发工作，可能只是虚伪忙碌。
进入深水区后，可能带来效率大幅度晋升的往往是全局优化。所以不要遗记首先思考全局优化，而不是局部优化；从整体看问题，而不是部分看问题。
3.“伪”工程实际
咱们看到 很多工程实际是为了做而做，而不是从实质上认可工程实际价值，比拟典型的例子就是代码评审和单元测试。
很多企业在推广代码评审和单元测试，但过程中往往走偏：代码评审变成一个流程，理论评审品质无人问津，评审人的评审不算工作量，也无需承当任何责任等，成果可想而知。
咱们缺的不是工程实际，而是工程实际的深度，不要用“伪”工程实际冒名顶替。
和大家分享一个数据，腾讯往年公布的《2022 年腾讯研发大数据报告》中统计到，2022 年，腾讯总计实现 262 万次代码评审，相比 2021 年增长 21.8%，代码评审参与率达到 74.6%，即 3/4 人参加代码评审。当然，参与率高不代表做得好，因而咱们新增了一些指标来看产生了多少有价值的沟通：代码评审千行评论数为 15.3 个，也就是说参加代码评审的每 1000 行代码，就有 15 个评论。这阐明代码评审这件事，咱们是在实实在在地做，而不是外表功夫。
另外在工具上咱们也做了很多优化，能够看到在 Code Review 页面上花的工夫多久，加载时长如何，是否不便做评审等，真正服务于工程师。
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AIGC + 研发效力畅想
AIGC 浪潮翻涌，将给各行各业带来颠覆。在研发效力畛域，曾经有一部分生产级 AIGC 能力，在以后的软件开发专业分工和流程根底之上，去加强每一个环节，即 X + AI。
例如基于正文生成代码，基于代码生成正文，解读代码，被测代码生成测试代码；通过大模型做需要剖析、竞品调研、欠缺格式化需要文档、辅助编写用户故事、生成验收条件等，曾经绝对落地，能够间接应用。
成果如何呢？咱们看到在一些部分畛域里，X + AI 能取得 20～50% 甚至更高的效力晋升。但如果想有颠覆性冲破，例如把以后软件开发的模式或范式进行根本性重构，这种形式可能难以实现。
我畅想在将来，人可能更器重一头一尾：
一头：人成为一个需要的提出者和一个工作的分发者，两头过程由大模型重构掉设计、开发、验证性的工作；
一尾：人去做后果的判断。大模型的实质是基于概率，和咱们谋求确定性的后果之间，还要找到一个平衡点。
“反内卷”潮流曾经悄悄而至，中国企业正在高效能研发的门路上疾速后退，研发效力将成为企业外围竞争力，你筹备好了吗？
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