遠程辦公最大的挑戰，其實在於人的低效。但值得注意的是，效率問題並不僅存在於遠程辦公中，只是在集中辦公、監管強度更大的場景下被隱藏了。而這次全國範圍內的遠程辦公實驗，使低效問題集中暴露出來。在組織建設中，被頻繁提及的一個詞語是自驅力。沒有管理者不希望培養出一個具備強大自驅力，在弱監管下也能高效工作的團隊；也沒有員工不希望自己的自驅力獲得充分信任，進而擁有足夠空間自由發揮。那麼如何培養團隊的自驅力呢？以下內容整理自 2 月 10 日晚 Merico 思碼逸的 CEO 任晶磊在《鯤鵬說》直播節目中的分享（部分內容有刪減），供 TGO 鯤鵬會的讀者們閱讀，從而學會用數據指標觀測及衡量團隊效能，找到效能提升的癥結點與破局點。
作者 | 任晶磊
整理 | Cherry Cao
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大家好，我是任晶磊，Merico 思碼逸 CEO，也是 TGO 鯤鵬會北京分會會員。今天我要給大家分享的內容是《遠程技術團隊的績效管理與激勵》，主要包含三個方面：
遠程的最大挑戰：我認為遠程協作的最大挑戰不在於工具、溝通層面的，很多事情不 work 的前提是我們沒有找對關鍵；開發團隊數據分析的指標與方法：遠程協作的落腳點如果最終還是在人和團隊，那麼團隊的績效管理就非常重要，因此勢必涉及到一些量化方法；信息不對稱、自我驅動與及時反饋：當我們有了對團隊績效的分析結果之後，怎樣給予開發團隊及時的反饋？怎樣幫助管理者消除信息不對稱？只有上述這些閉環完全形成，才能最終驅動整個開發團隊效能的提升。用「開發當量」衡量遠程團隊效能情況
Merico 思碼逸其實一直在實踐遠程和分布式的工作方式，而且我們是一個真正意義上的分布式團隊。目前，我們有 20 多個成員，遍布在 5 個不同的國家，15 座城市，從 2018 年下半年創業開始到目前為止，我們一直都實踐著這樣的模式。但這樣的模式並不會影響到我們團隊的研發效率。
下面一張圖其實展示了我們遠程團隊的效能情況，也是開發效率的一項關鍵數據，叫做「開發當量」。它統計了項目代碼的複雜度，是一個積累的量，當你不斷地修改複雜度，也隨之會形成單調遞增。
左邊這幅圖繪製了我們 vdev 項目（Merico 思碼逸核心項目）2019 年全年增長的情況，可以看到，這個曲線是一個很漂亮的直線上升的趨勢，而且中間有不斷上揚的趨勢。那麼從絕對值來看的話，從 100k 以下的開發當量一直增加到將近 800k 的開發當量，整個的效率還是較高的。
除此之外，這個數據提供給大家的目的，也是幫助那些未來考慮採用遠程或者分布式方式協作的技術 Leader，當面臨到「怎麼證明團隊在遠程之後效率是否降低「這樣一個問題時，可以通過當量曲線的數據情況來提供一個佐證。
軟體開發團隊的「五階績效」統計方法
其實，遠程團隊最大的痛點不是來源於工具、溝通的低效，80% 的痛點是來源於每個人在工作上的投入度。所以後面分享中大部分的內容會聚焦到「人」的層面上進行分享。但回歸到現實場景下，其實很多 Team Leader 無法具體衡量程式設計師每一天的產出。
我看過很多文章中分享對遠程工作效果衡量的解決方案中，自律或者自我驅動這類詞會經常被提及。但其實你要了解，看團隊自我驅動的時候，其實應該認識到這是一個管理的問題。或者說，從本質上來看，自驅其實是績效管理問題。
管理者關注的績效指標應當足夠合理、具備說服力、易於操作，並使公司目標、團隊目標與個人目標保持一致。基於這樣的指標，將結果快速反饋給管理者與員工個人，及時對齊目標，消除信息不對稱不透明。當員工相信自己的點滴工作累積將主導績效評價結果時，自驅力自然就提升了。
那麼績效指標如何設計，才能充分激發團隊自驅力？
作為一個技術人員佔絕對多數的公司，我們從自己的管理經驗出發，與大家分享軟體開發團隊的五階績效統計評價維度。為便於大家理解，我們將這五階維度排布在從「活躍度」（Activity）到「成果」（Achievement）的評價光譜上。
落實到具體實踐中，這些評價指標未必需要全部用上，也未必每個都適用於某個團隊的實際情況。所以還是需要管理者充分理解、判斷本團隊的現狀，再進行指標的設計與組合。
從「活躍度」到「成果」的不同遞進階段來看，主要可以從以下五種不同的統計分析指標上來衡量：
第一維：討論統計
第一個維度是對討論的統計，討論包括線上及線下討論。換句話說，說話不積極，態度有問題。討論參與度越高，績效評價就越高。這一維度上沒有什麼專門的工具，純粹依賴管理者的「體感」。
第二維：Issue 統計
在研發團隊中，Issue 是可以反映一個研發團隊狀態和開發活躍性的指標之一，Issue 統計即代表對代碼庫提交的維度上進行的評價，這裡主要評價的是開發流程的順暢與否。關鍵指標包括：
積壓變化（Backlog change，未解決的 Issue 數量量變化）；周期時間（cycle time，解決一個 Issue 所需天數）；工作量量平衡（workload balance，完成 80% 工作量量的人數佔比）；吞吐量（throughput，每人每月解決的 Issue 數量）；缺陷率（defect ratio，bug 佔所有 Issue 總數的例）等。在 Issue 活動維度上進行統計評價的工具不少，典型的一款產品叫 Pinpoint，上面這些指標就來自於他們的產品設計。當然，通過調用代碼庫的接口，團隊也可以自開發工具來進行簡單統計。
第三維：代碼統計
即對代碼庫中的代碼進行統計。可以看出相比上一維度而言，代碼統計更接近開發者的產出。可見度不再只局限於 commit 代碼、解決 issue 的動作，我們開始能夠了解每個 commit 中開發者做了什麼，做得如何。
對產出的評價可以分為兩大方面：工作量與質量。
工作量方面的關鍵指標包括代碼行數、修改代碼的位置數量、修改的文件數量、工作中新產出代碼和重構舊代碼的比例。
質量方面有一個非常重要的指標，被稱作攪動（churn），即在一個較短的時間內多少比例的代碼被反覆刪除重寫，這可能暗示了代碼的質量相對較低。大家可以關注一下這個指標。我們和京東數科工程效能團隊的朋友交流過，他們的評價體系中也有非常相似的概念，實踐之後會發現一個團隊 code churn 的值高，那麼這個團隊在 deliver 和開發情況也相應的較差一些。
在這個維度上的統計工具，比較著名的是 GitPrime，也就是被 IT 培訓平臺 PluralSight 收購整合後的 Flow。
第四維：AST 分析
那往第四個維度繼續往下看的話，就需要引入一些統計的方法來分析，而不再是僅僅通過腳本就能發現。
一開始的時候我就提到了我們團隊在使用「開發當量」衡量效能，「開發當量」即基於抽象語法樹（AbstractSyntax Tree）對代碼庫中的代碼進行深度分析。
在這個維度上，工作量指標是基於代碼邏輯的複雜度和代碼中其他代碼對此代碼的依賴性，因而工作量評價會更接近於此代碼對項目整體的貢獻度；而質量方面的評價也更加貼合工程質量視角，除靜態掃描出的規則性質量問題外，還能給出項目內的測試覆蓋度、代碼復用度等指標上的評價。
此外，「開發當量」可以比較有效地屏蔽代碼行級別的簡單指標而帶來的效能評測失真的問題。
由於技術難度較大，這個維度上的工具選項非常有限，思碼逸也是目前市面上唯一提供這個分析深度的研發管理工具。
第五維：業務分析
業務分析是最接近於傳統意義上「績效」的維度，也就是去評價技術團隊到底為公司業務發展起到了怎樣的助推作用。
很多非技術出身的管理者也許覺得，既然技術團隊的終極目的也是服務於業務，拿最終成果來評價有何不可？那麼不妨來看看球賽的賽後統計：除了比分外，賽後統計一般會給出相當詳盡的全場數據。
所謂「最終結果」，在一場球賽裡就是比分，它可能受到多方面因素的影響，而這些因素可能是在球隊可控範圍外的。一個過度簡化抽象的最終結果並不足以完整客觀地反映全場表現，更無法支持教練組進行戰術戰略的分析規劃，提升球隊的未來表現。
技術團隊的貢獻與業務發展，二者之間之間一定有相關性，但其間的鏈條遠比球隊表現到最終比分的鏈條要更長、更複雜。僅僅依賴業務分析這個評價維度，在銷售、市場團隊可能行得通，但應用在技術團隊可能難以讓人信服。
綜合以上五個維度總結來說，其實就是自驅力源於合理的績效管理，而合理的績效管理其實是數學問題。
通過管理者周、日報強化對團隊激勵
我們整個系統裡會有各種數據視圖。這裡想展示一點的是，上面所說的這些分析的結果，要實現閉環的話，是需要最終要反饋到開發者手中的，才能達到更好的激勵、驅動效果。
所以，我們有管理者日報和管理者周報這樣一個做法。
下面展示的管理者周報，也是我們團隊實際的周報情況。從周報中，你可以看到某一位同學他每天開發量的變化，同時也可以把柱狀圖裡虛的、灰顏色的篩選出來，然後你也能看到自己工作量跟團隊工作量的對比情況，我們通過這種反饋方式可以很好地增強對團隊的激勵，也形成了工作的閉環。
註：本文大部分內容轉載自 思碼逸 Merico 公眾號的《逸 Talk | 高效工作全靠領導盯？開發團隊的自驅力密碼》整理，感謝 TGO 鯤鵬會會員企業 思碼逸 Merico 對 TGO 的支持！
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