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瞎逼逼：研发效能度量的得与失
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原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。
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内容提要
文章探讨了研发效能度量的挑战，指出传统的考核方式如工时计件制和代码行数统计无法真实反映程序员能力，且可能导致消极工作。虽然更高级的指标如函数重复率和圈复杂度更科学，但仍可能被操控。作者强调量化数据不能完全代表工作成果，需求调研和系统设计同样重要，需综合考虑团队实际情况。
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关键要点
- 传统的考核方式如工时计件制和代码行数统计无法真实反映程序员能力，可能导致消极工作。
- 更高级的指标如函数重复率和圈复杂度虽然更科学，但仍可能被操控。
- 量化数据不能完全代表工作成果，需求调研和系统设计同样重要。
- 在软件开发过程中，需求调研、系统设计和代码自测的评估往往被忽视，但这些工作比动手写代码更为重要。
- 即使强调不看考勤和Bug率，团队的思维习惯也难以改变，反映出考核方式的局限性。
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延伸问答
传统的研发效能考核方式有哪些缺陷？
传统考核方式如工时计件制和代码行数统计无法真实反映程序员能力，可能导致消极工作。
更高级的研发效能指标有哪些？
更高级的指标包括函数重复率和圈复杂度，这些指标虽然更科学，但仍可能被操控。
为什么需求调研和系统设计在研发中重要？
需求调研和系统设计在软件开发过程中比动手写代码更为重要，但往往被忽视。
如何评估代码的复杂度？
可以通过圈复杂度来评估代码的复杂度，计算公式为V(G) = E - N + 2，其中E为边的数量，N为节点的数量。
量化数据在研发考核中有哪些局限性？
量化数据不能完全代表工作成果，且可能被操控，无法全面反映程序员的真实能力。
如何避免研发效能考核中的造假行为？
尽管有科学的量化指标，但仍需警惕造假行为，例如通过不当操作来提高个人业绩。
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