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产品人破防!功能说 90% 完成,永远卡在最后 10% 作为产品负责人(PO),你是否也常陷入这样的困境: 在 Sprint 评审会上,开发者告诉你某个功能“已经完成了 90%”,但当你追问剩下的 10% 还要多久时,得到的答复往往是“快了,就在这两天”。然而,当你打开看板,看到密密麻量的 Commit 记录和成百上千行的新增代码,你却无法判断:这些代码里,有多少是真正为了实现业务价值?又有多少是在修补之前的低级错误,甚至是在做无谓的过度设计? 长期以来,研发过程对 PO 而言就像一个“黑盒”。我们能量化需求(Story Points),能量化时间(Man-days),唯独无法准确量化“研发投入的含金量”。 一、 传统指标的陷阱:你在被“虚假繁荣”误导吗? 过去,我们习惯用一些简单的指标来衡量研发产出,但这些指标往往带有欺骗性: 代码行数 (LOC): 写得越多越好吗?不,冗余的代码反而会增加未来的维护成本。 提交次数 (Commits): 频繁的提交可能只说明开发者没养成良好的提交习惯,或者是陷入了无休止的琐碎修补。 故事点 (Story Points): 这是一个主观的估算,往往会随着团队的心理预期而发生“通货膨胀”。 核心问题在于: 这些指标只记录了“动作”,而没有捕捉到“思考”和“价值”。 二、 引入 Gitme.ai:给研发过程装上“X光机” 它通过 AI 驱动的模型,提出了一个核心概念:Real Effort Value (真实工作量价值)。 1. 穿透表象,量化“含金量” PO 价值: 如果一个高优先级的需求对应的 Real Effort Value 极低,你就需要警惕:这个功能是否被“敷衍”了? 2. 自动化的“工作属性”分类 PO 不需要去读代码注释,AI工具会自动将团队的产出归类为: Feature (新特性): 真正推动业务增长的产出。 Bugfix (缺陷修复): 为了偿还过去的债务。 Refactor (重构): 为了未来的扩展性。 Docs/Style (辅助工作): 必要的支撑。 PO 视角下的平衡: 通过仪表盘,你可以直观看到本周团队的精力分布。如果 Bugfix 的比例连续三周超过 40%,作为 PO,你有权质疑:我们的质量控制出了什么问题?是否应该暂停新需求,专门处理技术债? #Gitmeai #产品负责人 #PO #研发管理 #敏捷开发
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