Всем привет! Давайте знакомиться.
Как сделать процесс разработки прозрачным, посчитать реальную эффективность команд, ROI от внедрения ИИ-инструментов и объективно измерить грейд программиста? Причем сделать это автоматически и точно, без лишних отчетов, токсичных подходов и субъективных оценок.
Меня зовут Иван Гель, основатель ИТ-агентства Dex. Когда штат разработки переваливает за 100 человек, интуитивное управление превращается в финансовую дыру. Мы столкнулись с потерей прозрачности, перестали понимать отдачу от собственного ФОТ: кто из инженеров окупает свою зарплату, а кто лишь создает видимость бурной деятельности. Джира и дейлики не показывают качество работы, а классические тайм-трекеры только бесят сильных программистов.
Последние полтора года мы разрабатывали решение этой проблемы внутри компании. Результатом стал UpCore - цифровой тимлид. Он не требует заполнения отчетов, а напрямую анализирует написанный код, показывая бизнесу сухие цифры без человеческого фактора.
Этот канал - дневник нашего продукта. Здесь будем разбирать кейсы внедрения Data-Driven управления в российских компаниях и рассказывать про инженерный менеджмент: как руководить ИТ-отделом на основе твердых данных, а не интуиции.
О чем конкретно мы будем говорить:
🔹 Реально затраченные часы и грейд программиста - как математически точно оценить их по коду.
🔹 Экономика ИТ-отдела - как находить неэффективных сотрудников без тайм-трекеров, скриншотов экрана и токсичного микроменеджмента.
🔹 Рейтинг проектов и разработчиков - как быстро находить точки финансовой неэффективности.
🔹 Детальные отчеты для управленческих решений - объективные данные для пересмотра зарплаты, ротации, аргументированного фидбека или увольнения.
🔹 Оценка ИИ-инструментов - как в часах и рублях доказать ROI от их внедрения.
🔹 Автоматический аудит подрядчиков (аутстаф/аутсорс) - как проверить реальные трудозатраты внешних команд.
🚀 Для новых подписчиков: приглашаю на бесплатный пилот!
Если вы CTO или HRD крупной компании - записывайтесь на короткое демо (пишите @IvanGel_Dex).
Прогоним ваш репозиторий через UpCore (система может работать on-premise, в безопасном контуре) и покажем реальную экономику вашей разработки.
Как сделать процесс разработки прозрачным, посчитать реальную эффективность команд, ROI от внедрения ИИ-инструментов и объективно измерить грейд программиста? Причем сделать это автоматически и точно, без лишних отчетов, токсичных подходов и субъективных оценок.
Меня зовут Иван Гель, основатель ИТ-агентства Dex. Когда штат разработки переваливает за 100 человек, интуитивное управление превращается в финансовую дыру. Мы столкнулись с потерей прозрачности, перестали понимать отдачу от собственного ФОТ: кто из инженеров окупает свою зарплату, а кто лишь создает видимость бурной деятельности. Джира и дейлики не показывают качество работы, а классические тайм-трекеры только бесят сильных программистов.
Последние полтора года мы разрабатывали решение этой проблемы внутри компании. Результатом стал UpCore - цифровой тимлид. Он не требует заполнения отчетов, а напрямую анализирует написанный код, показывая бизнесу сухие цифры без человеческого фактора.
Этот канал - дневник нашего продукта. Здесь будем разбирать кейсы внедрения Data-Driven управления в российских компаниях и рассказывать про инженерный менеджмент: как руководить ИТ-отделом на основе твердых данных, а не интуиции.
О чем конкретно мы будем говорить:
🔹 Реально затраченные часы и грейд программиста - как математически точно оценить их по коду.
🔹 Экономика ИТ-отдела - как находить неэффективных сотрудников без тайм-трекеров, скриншотов экрана и токсичного микроменеджмента.
🔹 Рейтинг проектов и разработчиков - как быстро находить точки финансовой неэффективности.
🔹 Детальные отчеты для управленческих решений - объективные данные для пересмотра зарплаты, ротации, аргументированного фидбека или увольнения.
🔹 Оценка ИИ-инструментов - как в часах и рублях доказать ROI от их внедрения.
🔹 Автоматический аудит подрядчиков (аутстаф/аутсорс) - как проверить реальные трудозатраты внешних команд.
🚀 Для новых подписчиков: приглашаю на бесплатный пилот!
Если вы CTO или HRD крупной компании - записывайтесь на короткое демо (пишите @IvanGel_Dex).
Прогоним ваш репозиторий через UpCore (система может работать on-premise, в безопасном контуре) и покажем реальную экономику вашей разработки.
👍8❤4🔥3
Почему сильные разработчики ненавидят тайм-трекеры, но любят UpCore?
Каждый раз, когда речь заходит о внедрении систем контроля, команда напрягается. Никто не хочет, чтобы ему делали скриншоты экрана раз в пять минут или заставляли писать отчеты. Это токсично.
Мы пошли другим путем. UpCore вообще не требует от программистов никаких отчетов. Лучший отчет - это их код.
Мы проводим классический код-ревью, как обычный тимлид. Только у человека часто не хватает времени, и получается глубоко оценить лишь 5-10% работы, а цифровой тимлид делает оценку всего кода, написанного за месяц, за считанные минуты.
И вот парадокс: сильные инженеры обожают эту систему. Потому что в любой команде кто-то выкладывается на 120%, а кто-то весь день пьет кофе, при этом зарплаты могут быть одинаковыми.
Когда разработчик видит, что каждая строчка его кода глубоко анализируется и точно оценивается, это автоматически повышает осознанность специалиста. По нашей статистике, производительность команды сразу вырастает на 12%.
Включается саморегуляция, потому что правила игры наконец-то стали честными и прозрачными.
👇 А как в вашей компании оценивают вклад разработчиков и решают, кому повысить зарплату?
Каждый раз, когда речь заходит о внедрении систем контроля, команда напрягается. Никто не хочет, чтобы ему делали скриншоты экрана раз в пять минут или заставляли писать отчеты. Это токсично.
Мы пошли другим путем. UpCore вообще не требует от программистов никаких отчетов. Лучший отчет - это их код.
Мы проводим классический код-ревью, как обычный тимлид. Только у человека часто не хватает времени, и получается глубоко оценить лишь 5-10% работы, а цифровой тимлид делает оценку всего кода, написанного за месяц, за считанные минуты.
И вот парадокс: сильные инженеры обожают эту систему. Потому что в любой команде кто-то выкладывается на 120%, а кто-то весь день пьет кофе, при этом зарплаты могут быть одинаковыми.
Когда разработчик видит, что каждая строчка его кода глубоко анализируется и точно оценивается, это автоматически повышает осознанность специалиста. По нашей статистике, производительность команды сразу вырастает на 12%.
Включается саморегуляция, потому что правила игры наконец-то стали честными и прозрачными.
👇 А как в вашей компании оценивают вклад разработчиков и решают, кому повысить зарплату?
👍8❤4👏3
Как выглядит оцифрованная неэффективность?
Как перейти от оценки «он хороший парень, давайте поднимем ЗП» к фактам «он приносит 600 тысяч убытка»?
На ИТ-рынке сейчас две глобальные проблемы. Первая - инфляция грейдов: из-за ИИ-подсказок на собеседованиях легко купить кота в мешке. Вторая - субъективные Performance Review, когда зарплаты сотрудникам повышают интуитивно, «за выслугу лет».
Тимлид говорит: «Он старается, таски в Jira закрываются, давайте повысим ему грейд и зарплату». Но как понять, действительно ли человек тянет свой уровень?
Мы в Dex устали от таких субъективных оценок и создали UpCore. Наш цифровой тимлид превращает Performance Review из спора в разговор о фактах. Система оценивает главный артефакт программиста - его код, автоматически подтверждает реальный грейд и переводит его работу в деньги.
На скриншоте - реальный профиль разработчика из системы. UpCore проанализировал его репозиторий и выдал сухой математический факт:
🔻 Эффективность - всего 24% от нормы для его грейда.
🔻 Затрачено на 102 часа больше, чем требует специфика и сложность этих задач.
🔻 Чистый убыток компании: -202 тыс. рублей.
👇 Справедливый вопрос от любого технаря: а откуда система знает «норму»?
В следующих постах покажу, что у UpCore под капотом: как именно мы переводим написанный код в реально затраченные на задачу человеко-часы.
Не переключайтесь!)
Как перейти от оценки «он хороший парень, давайте поднимем ЗП» к фактам «он приносит 600 тысяч убытка»?
На ИТ-рынке сейчас две глобальные проблемы. Первая - инфляция грейдов: из-за ИИ-подсказок на собеседованиях легко купить кота в мешке. Вторая - субъективные Performance Review, когда зарплаты сотрудникам повышают интуитивно, «за выслугу лет».
Тимлид говорит: «Он старается, таски в Jira закрываются, давайте повысим ему грейд и зарплату». Но как понять, действительно ли человек тянет свой уровень?
Мы в Dex устали от таких субъективных оценок и создали UpCore. Наш цифровой тимлид превращает Performance Review из спора в разговор о фактах. Система оценивает главный артефакт программиста - его код, автоматически подтверждает реальный грейд и переводит его работу в деньги.
На скриншоте - реальный профиль разработчика из системы. UpCore проанализировал его репозиторий и выдал сухой математический факт:
🔻 Эффективность - всего 24% от нормы для его грейда.
🔻 Затрачено на 102 часа больше, чем требует специфика и сложность этих задач.
🔻 Чистый убыток компании: -202 тыс. рублей.
👇 Справедливый вопрос от любого технаря: а откуда система знает «норму»?
В следующих постах покажу, что у UpCore под капотом: как именно мы переводим написанный код в реально затраченные на задачу человеко-часы.
Не переключайтесь!)
👍8🔥3❤2
Немного оффтопа)
Пока на улицах бегают люди, а не роботы, и это очень круто!
Тот самый случай, когда оценка времени и метрики эффективности вообще не важны, главное - участие!) Ты соревнуешься только с самим собой. Встать рано утром в воскресенье, преодолеть себя и дойти до финиша - это уже победа! 🥇
Мы в Dex сами организуем ИТ ЗА!БЕГ и знаем, как это непросто. Поэтому большое спасибо организаторам и всем участникам за атмосферу 👍
Всем здоровья!
Пока на улицах бегают люди, а не роботы, и это очень круто!
Тот самый случай, когда оценка времени и метрики эффективности вообще не важны, главное - участие!) Ты соревнуешься только с самим собой. Встать рано утром в воскресенье, преодолеть себя и дойти до финиша - это уже победа! 🥇
Мы в Dex сами организуем ИТ ЗА!БЕГ и знаем, как это непросто. Поэтому большое спасибо организаторам и всем участникам за атмосферу 👍
Всем здоровья!
🔥9👏5❤4
А теперь серьезно!)
Про математику и точность.
Начинаю рассказывать, как наша система работает «под капотом».
Поскольку UpCore делает выводы, напрямую влияющие на зарплаты команд, наш главный приоритет - точность.
До сих пор на рынке нет единых стандартов. В одной компании человек Middle, в другой он же считается Senior. А как сравнить эффективность двух людей, если один вайбкодит MVP-лендинг, а второй ищет плавающий баг в легаси-проекте на миллионы строк кода?
Кажется, что привести это к общему знаменателю невозможно, но мы нашли решение!
Короткий ответ - декомпозиция и статистика.
🔹 Любую сложную задачу нужно разделить на простые факторы. В нашей системе их более 50. Какой язык и технологии используются (их особенности и грейды по карте компетенций)? Какой объем, сложность, тип проекта и задач? Давно ли человек работает в проекте? Код в ядре или на периферии? Какова цикломатическая, когнитивная и логическая сложность? Есть ли в коде «шумы» (автогенерация, копипаст, ренеймы, синтаксис)? Сколько «результирующего кода» и багов? Качество кода и код-ревью?
И еще много других, про каждый из которых можно написать отдельный пост (накидайте лайков, если тема интересна!).
🔹 Второй наш принцип достижения высокой точности - это большой объем данных.
В рамках одной задачи дать точную оценку почти невозможно. Даже опытные лиды разойдутся во мнениях (один скажет 4 часа, другой - 8).
Более того, даже профессиональный мотивированный программист может встать «не с той ноги» и на задачу, которую он обычно решает за 4 часа, сегодня потратить 8. И это нормально!
Но наш цифровой тимлид за пару минут оценивает не одну, а 100 подряд идущих задач! И в каждой - более 50 факторов. А вот тут уже статистика работает безотказно!
Плюс к этому, всё это считает не ИИ, а старая добрая математика. Еще год назад мы отказались от ИИ в пользу надежных детерминированных алгоритмов и матмоделей. ИИ может ошибаться, а математика — нет. В результате UpCore стабильно достигает точности в 85% от уровня глубокой ручной экспертной оценки.
В следующем посте расскажу, что же именно мы считаем и в какие бизнес-метрики переводим обычный код.
Про математику и точность.
Начинаю рассказывать, как наша система работает «под капотом».
Поскольку UpCore делает выводы, напрямую влияющие на зарплаты команд, наш главный приоритет - точность.
До сих пор на рынке нет единых стандартов. В одной компании человек Middle, в другой он же считается Senior. А как сравнить эффективность двух людей, если один вайбкодит MVP-лендинг, а второй ищет плавающий баг в легаси-проекте на миллионы строк кода?
Кажется, что привести это к общему знаменателю невозможно, но мы нашли решение!
Короткий ответ - декомпозиция и статистика.
🔹 Любую сложную задачу нужно разделить на простые факторы. В нашей системе их более 50. Какой язык и технологии используются (их особенности и грейды по карте компетенций)? Какой объем, сложность, тип проекта и задач? Давно ли человек работает в проекте? Код в ядре или на периферии? Какова цикломатическая, когнитивная и логическая сложность? Есть ли в коде «шумы» (автогенерация, копипаст, ренеймы, синтаксис)? Сколько «результирующего кода» и багов? Качество кода и код-ревью?
И еще много других, про каждый из которых можно написать отдельный пост (накидайте лайков, если тема интересна!).
🔹 Второй наш принцип достижения высокой точности - это большой объем данных.
В рамках одной задачи дать точную оценку почти невозможно. Даже опытные лиды разойдутся во мнениях (один скажет 4 часа, другой - 8).
Более того, даже профессиональный мотивированный программист может встать «не с той ноги» и на задачу, которую он обычно решает за 4 часа, сегодня потратить 8. И это нормально!
Но наш цифровой тимлид за пару минут оценивает не одну, а 100 подряд идущих задач! И в каждой - более 50 факторов. А вот тут уже статистика работает безотказно!
Плюс к этому, всё это считает не ИИ, а старая добрая математика. Еще год назад мы отказались от ИИ в пользу надежных детерминированных алгоритмов и матмоделей. ИИ может ошибаться, а математика — нет. В результате UpCore стабильно достигает точности в 85% от уровня глубокой ручной экспертной оценки.
В следующем посте расскажу, что же именно мы считаем и в какие бизнес-метрики переводим обычный код.
👍10💯4👏3❤2
Сколько на самом деле стоит код?
Вчера я рассказывал про математику оценок, а сегодня - про то, как перевести эффективность инженера в реальные деньги.
Если выразить суть нашего подхода одним предложением, оно звучит так:
UpCore переводит код в реально затраченное на задачу время.
Как это выглядит на практике: разработчик выполняет задачу и отправляет Merge Request. Система анализирует его и показывает, что объективная сложность этой работы — всего 2 часа, а по факту человек потратил 8.
💰 Расчет точной трудоемкости кода — самая сложная часть нашей системы. Но именно она дает бизнесу прозрачность.
Зная, сколько времени должна была занять задача, мы выводим эффективность в деньгах.
Например: из 160 часов в месяц разработчик выдал реального результата только на 80. Его эффективность — 50%. А ваши прямые финансовые потери — это 80 часов, умноженные на его ставку.
Вчера я рассказывал про математику оценок, а сегодня - про то, как перевести эффективность инженера в реальные деньги.
Если выразить суть нашего подхода одним предложением, оно звучит так:
UpCore переводит код в реально затраченное на задачу время.
Как это выглядит на практике: разработчик выполняет задачу и отправляет Merge Request. Система анализирует его и показывает, что объективная сложность этой работы — всего 2 часа, а по факту человек потратил 8.
💰 Расчет точной трудоемкости кода — самая сложная часть нашей системы. Но именно она дает бизнесу прозрачность.
Зная, сколько времени должна была занять задача, мы выводим эффективность в деньгах.
Например: из 160 часов в месяц разработчик выдал реального результата только на 80. Его эффективность — 50%. А ваши прямые финансовые потери — это 80 часов, умноженные на его ставку.
👍8🔥6❤2💯2
Идея кажется простой, но чтобы цифровой тимлид научился так точно оценивать код, потребовалось учесть сотни нюансов. Я сам в прошлом был программистом и тимлидом, поэтому очень хорошо понимаю суть вопроса изнутри.
И здесь я хочу сказать огромное спасибо всей продуктовой команде Dex! В UpCore нам удалось заложить весь наш экспертный опыт, накопленный почти за 20 лет работы! ❤️
И здесь я хочу сказать огромное спасибо всей продуктовой команде Dex! В UpCore нам удалось заложить весь наш экспертный опыт, накопленный почти за 20 лет работы! ❤️
❤13🔥9👍7