9 записей с тегом "data"

Каждый руководитель разработки задаёт один и тот же вопрос: сколько времени разработчики реально тратят на написание кода?

Microsoft Research выяснили, что разработчики тратят на код всего 30-40% рабочего времени. Исследование Haystack Analytics 2019 года показало ближе к 2 часам. Наши собственные данные IDE heartbeats по B2B-командам подтверждают медиану в 78 минут в день.

Вот что реально показывают данные и почему это важно.

«10x-разработчик» — один из самых устойчивых мифов нашей индустрии и один из самых разрушительных. Фред Брукс отмечал в Мифическом человеко-месяце (1975), что продуктивность отдельных программистов сильно варьируется, но при этом предупреждал: не стоит делать вывод, что найм решает системные проблемы. Фреймворк SPACE (Forsgren et al., 2021) идёт дальше: измерять «продуктивность» отдельного разработчика одной метрикой не просто неточно — это контрпродуктивно.

У нас есть данные B2B-инженерных команд и тысячи часов отслеженного кодирования. Вот что они на самом деле говорят о разбросе производительности разработчиков — и почему ответ значит меньше, чем вы думаете.

Согласно исследованиям McKinsey о продуктивности разработчиков, инженеры тратят лишь 25–30% времени на написание кода. Поэтому то, где работают разработчики, должно значить куда меньше, чем как структурировано их время. Тем не менее спор «удалёнка или офис» длится уже шесть лет: CEO ссылаются на «коллаборацию», разработчики — на «фокус», и обе стороны аргументируют убеждениями, а не доказательствами.

У нас есть тысячи часов отслеженной IDE-активности по 100+ B2B-компаниям. Данные рисуют более нюансированную картину, чем хотелось бы любой из сторон.

Каждый рейтинг «топ языков программирования», который вы видели, основан на звёздах GitHub, опросах Stack Overflow или вакансиях. Ни один из них не измеряет, на что разработчики реально тратят своё время.

Мы измеряем. Вот рейтинг, основанный на тысячах часов реального времени кодирования в IDE по 200+ языкам программирования, отслеженных у активных B2B-разработчиков в 100+ B2B-компаниях.

Одни разработчики клянутся, что лучшее начало дня — 6 утра с кофе и тишиной. Другие не открывают IDE до 10 вечера. Менеджеры спорят: вводить «core hours» или позволить людям работать когда угодно.

Мы проанализировали обширные данные активности разработчиков из более чем 100 B2B-компаний, чтобы узнать, когда разработчики на самом деле пишут код — и имеет ли значение время суток.

У каждого engineering-менеджера есть интуитивное ощущение недельного ритма команды. Понедельник кажется медленным. Пятница — временем сворачивания. Но что на самом деле показывают данные?

Мы проанализировали тысячи часов кодинга от разработчиков из более чем 100 B2B-компаний, чтобы построить карту продуктивности по дням недели — и результаты ставят под вопрос некоторые распространённые убеждения.

Спор об IDE вечен. Фанаты VS Code говорят, что он быстрый и расширяемый. Приверженцы JetBrains клянутся глубокой языковой поддержкой. А теперь Cursor — новый претендент, оседлавший волну AI. Stack Overflow Developer Survey стабильно ставит VS Code на первое место как самый популярный редактор, в то время как JetBrains Developer Ecosystem Survey показывает высокую лояльность среди своих пользователей. Но опросы измеряют настроения, а не реальность.

Но что разработчики на самом деле используют, когда садятся за работу? Не то, что они пишут в Twitter. Не то, что они отметили звёздочкой на GitHub. То, в чём они пишут код, час за часом, день за днём.

У нас есть данные. Тысячи часов отслеженного времени написания кода в 100+ B2B-компаниях, с разбивкой по IDE.

«Добавление рабочей силы к запаздывающему программному проекту задерживает его ещё больше.» Фред Брукс написал это в 1975 году. Пятьдесят лет спустя руководители инженерных команд всё ещё спорят, правда ли это.

Мы проанализировали реальные данные кодирования из 100+ B2B-компаний на PanDev Metrics, чтобы понять, как размер команды соотносится с индивидуальной продуктивностью разработчика. Ответ оказался более нюансированным, чем предполагал Брукс — но его ключевая идея по-прежнему верна.

AI-ассистенты для кодирования за три года прошли путь от новинки до необходимости. GitHub Copilot, Cursor, Cody и десятки альтернатив теперь находятся внутри редакторов разработчиков, предлагая код, отвечая на вопросы и генерируя шаблонный код. По оценкам Deloitte, ~70% enterprise-команд разработки уже используют ту или иную форму AI-ассистированного кодирования.

Но действительно ли они делают разработчиков продуктивнее? Или просто более зависимыми от автодополнения?

Мы проанализировали реальные данные использования IDE из 100+ B2B-компаний, чтобы выяснить, как выглядит AI-ассистированное кодирование на практике.