瞎逼逼：研发效能度量的得与失
原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文讨论了研发效能度量的得与失，不同的度量方法都有各自的问题。文章认为量化数据不能完全代表工作量，应综合考虑其他因素。同时提到忽视需求调研、体系设计和代码自测等环节的问题。最后总结了改变思维习惯的困难。
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关键要点
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研发效能度量存在得与失，不同度量方法各有问题。
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量化数据不能完全代表工作量，应综合考虑其他因素。
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忽视需求调研、体系设计和代码自测等环节的问题。
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工时计件制不适合程序员，容易导致内耗。
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基于代码行数和Bug数量的考核方法可能导致不良竞争和责任推卸。
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圈复杂度和代码当量等新指标可以更科学地衡量代码质量。
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量化目标可能被造假，需结合领导的判断和团队的实际情况。
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在软件开发中，需求调研和设计阶段的重要性常被忽视。
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改变思维习惯的困难，尤其在现有考核环境下。
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延伸问答
研发效能度量存在哪些主要问题？
研发效能度量存在得与失，不同度量方法各有问题，量化数据不能完全代表工作量，需综合考虑其他因素。
为什么工时计件制不适合程序员？
工时计件制不适合程序员，因为它容易导致内耗，无法准确反映脑力劳动的复杂性。
如何更科学地衡量代码质量？
可以使用圈复杂度和代码当量等新指标，这些指标能更科学地衡量代码质量，而不仅仅依赖于代码行数和Bug数量。
在软件开发中，哪些环节常被忽视？
在软件开发中，需求调研、体系设计和代码自测等环节常被忽视，这些环节实际上比动手写代码更为重要。
量化目标可能导致哪些不良后果？
量化目标可能导致造假、责任推卸和不良竞争，影响团队的合作和责任感。
改变思维习惯在研发效能度量中有多困难？
改变思维习惯非常困难，尤其在现有考核环境下，团队成员往往难以适应新的评估标准。
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