AI-संचालित इंजीनियरिंग विश्लेषण
जानें हर डेवलपर वास्तव में कैसा प्रदर्शन करता है
DevGhost आपके Git इतिहास को पढ़ता है और हर commit के पीछे के वास्तविक प्रयास का अनुमान लगाने के लिए AI का उपयोग करता है। देखें कौन आगे रहता है, कौन पीछे छूट जाता है, और वह अंतर आपके व्यवसाय को कैसे पीछे रखता है।
DevGhost एक सॉफ़्टवेयर-इंजीनियरिंग विश्लेषण उपकरण है जो कोड परिवर्तनों के पीछे के संज्ञानात्मक प्रयास का अनुमान लगाता है और इसे Ghost% में बदल देता है — एक टीम के डिलीवर किए गए आउटपुट को AI-पूर्व आधाररेखा के मुकाबले मापा गया। यह इंजीनियरिंग मालिकों और प्रबंधकों के लिए बनाया गया है, और यह किसी समय-ट्रैकिंग, स्क्रीन कैप्चर या कीस्ट्रोक लॉगिंग का उपयोग नहीं करता — केवल कोड परिवर्तनों का।
Ghost%बेंचमार्क
DevGhost क्या उजागर करता है
वास्तविक आउटपुट
commit की मात्रा नहीं, बल्कि वास्तविक इंजीनियरिंग आउटपुट को मापें।
डिलीवरी की गति
देखें कि डिलीवरी को क्या आगे बढ़ा रहा है — और कहाँ यह अटक रहा है।
AI-युग का अंतर
देखें कि आपकी टीम AI-युग की गति से कितनी दूर है।
किसके लिए बनाया गया
DevGhost किसके लिए है
इंस्टॉल करने के लिए कोई एजेंट नहीं। चलाने के लिए कोई सर्वेक्षण नहीं। DevGhost आपके Git इतिहास को पढ़ता है और इसे इस स्पष्ट तस्वीर में बदल देता है कि इंजीनियरिंग कार्य वास्तव में कैसे आगे बढ़ता है — न कि कितने commits दर्ज किए गए।
संस्थापक और CEO
“मैं इंजीनियरिंग में निवेश कर रहा हूँ। वह प्रयास कहाँ डिलीवर की गई प्रगति में बदल रहा है, और कहाँ यह कमज़ोर पड़ रहा है?”
आपकी डिलीवरी वास्तव में कहाँ से आती है — कौन-सी टीमें और repositories इसे आगे बढ़ाती हैं, और कितना प्रयास डिलीवर किए गए कार्य तक पहुँचता है।
CTO और इंजीनियरिंग नेता
“डिलीवरी कहाँ धीमी हो रही है, और कौन-सी repositories काम का बोझ उठा रही हैं?”
योगदानकर्ता स्तर तक डिलीवरी के पैटर्न, करीब से देखने लायक अड़चनें, और यह कैसे आपके AI रोलआउट से पहले और बाद में बदला।
निवेशक और ड्यू डिलिजेंस
“क्या यह इंजीनियरिंग टीम उस स्तर पर उत्पादन करती है जैसा कहानी बताती है?”
इंजीनियरिंग कार्य कैसे वितरित है इसका एक बाहरी-से-भीतरी आकलन — योगदानकर्ता, टीम और पूरे कोडबेस के अनुसार — बिना इंटरव्यू, सर्वेक्षण या आंतरिक dashboards के।
योगदानकर्ता-स्तर के संकेत, हमेशा संदर्भ में दिखाए जाते हैं — प्रबंधन की चर्चाओं को सूचित करने के लिए बनाए गए, न कि लोगों के बारे में फैसले स्वचालित करने के लिए।
प्रक्रिया
यह कैसे काम करता है
repositories कनेक्ट करें
अपना GitHub या GitLab खाता लिंक करें, या URL द्वारा सार्वजनिक repos जोड़ें। commit इतिहास स्वचालित रूप से निकाला जाता है।
विश्लेषण चलाएँ
AI हर commit के लिए संज्ञानात्मक प्रयास का अनुमान लगाता है — केवल diff के आकार को नहीं, बल्कि जटिलता को ध्यान में रखते हुए।
Ghost% की समीक्षा करें
हर डेवलपर का Ghost% देखें — अनुमानित उत्पादक आउटपुट और अपेक्षित क्षमता का अनुपात।
मूल्य निर्धारण
सरल क्रेडिट-आधारित मूल्य निर्धारण
एक विश्लेषित commit = एक क्रेडिट। कभी भी टॉप-अप करें। जब चाहें रद्द करें।
Pro$100/mo
- प्रति माह 4,000 commits तक विश्लेषित
- प्राथमिकता pipeline लेन
Business$500/mo
- 24,000 commits / माह — सर्वोत्तम मूल्य
- Pro का सब कुछ
- कम प्रति-क्रेडिट टॉप-अप मूल्य निर्धारण
Enterpriseकस्टम
- वॉल्यूम क्रेडिट मूल्य निर्धारण
- SSO + ऑडिट प्रतिधारण
- समर्पित सहायता
सामान्य प्रश्न
टीमें जो प्रश्न पूछती हैं
क्या आप डेवलपरों की निगरानी कर रहे हैं? घंटे कहाँ से आते हैं?+
नहीं — कोई समय-ट्रैकिंग, कोई स्क्रीन, कोई कीस्ट्रोक नहीं। हम केवल कोड परिवर्तनों का ही विश्लेषण करते हैं और एक संदर्भ डेवलपर के घंटों में उनकी संज्ञानात्मक कठिनाई का अनुमान लगाते हैं। यह एक मापदंड है, टाइमशीट नहीं।
आप ठीक-ठीक प्रयास का अनुमान कैसे लगाते हैं?+
यह "न्यूरल नेटवर्क को एक call" नहीं है, बल्कि एक बहु-चरणीय pipeline है जिसमें AI केवल एक परत है। पहले एक मॉडल कोड परिवर्तनों को ही पढ़ता है — वास्तव में क्या बदला — और पंक्तियाँ या commits गिनने के बजाय एक संदर्भ डेवलपर के लिए संज्ञानात्मक कठिनाई आँकता है। इसके ऊपर एक नियतात्मक एल्गोरिथमिक परत चलती है: सिस्टम प्रत्येक परिवर्तन की प्रकृति को वर्गीकृत करता है, उच्च-जोखिम वाले काम (उदाहरण के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर, डेटा माइग्रेशन, सुरक्षा) को अलग से पहचानता है, यांत्रिक और जनरेटेड परिवर्तनों (बड़े पैमाने का find-replace, जनरेटेड और स्थानांतरित कोड, फ़ॉर्मेटिंग) को फ़िल्टर करता है, और सुधार नियमों तथा सुरक्षा-उपायों के सेट लागू करता है ताकि एक मॉडल अनुमान परिणाम को झुला न सके। बड़े और संयुक्त commits को अधिक विस्तार से संभाला जाता है। वही मानक सभी पर स्वचालित रूप से लागू होता है, प्रत्येक commit का एक बार मूल्यांकन होता है और परिणाम तय हो जाता है — इसलिए तुलनीयता और पुनरुत्पादनीयता।
मेरी टीम AI का उपयोग करती है। क्या इससे मेट्रिक टूट जाता है?+
इसके विपरीत — यही पूरी बात है। हम आपकी टीम की तुलना एक संदर्भ डेवलपर से करते हैं जो AI के बिना काम करता है; यदि AI आपको प्रति दिन अधिक डिलीवर करने देता है, तो Ghost% बढ़ता है, और "AI-पूर्व मानक" से वह अंतर ही ठीक वही है जो उत्पाद दिखाता है। यह कोई विकृति नहीं — यह परिणाम है।
Ghost% क्या है और मैं इसे कैसे पढ़ूँ?+
आपके दैनिक आउटपुट का संदर्भ डेवलपर के आउटपुट से अनुपात। 100% संदर्भ के बराबर है, अधिक का अर्थ आप प्रति दिन अधिक डिलीवर करते हैं, कम का अर्थ कम। यह घंटे या ओवरटाइम नहीं है: एक उच्च संख्या का अर्थ "बर्नआउट" नहीं है, और एक कम संख्या अकेले "कमज़ोर" नहीं है।
मैं इस पर कितना भरोसा कर सकता हूँ?+
यह एक मॉडल है, मापन नहीं। कोई भी वास्तविक समय का पुनर्निर्माण नहीं कर सकता, इसलिए मूल्य सभी के लिए नियमों के एक सेट में है: रुझानों और तुलनाओं के लिए मज़बूत, किसी एक व्यक्ति के लिए घंटे तक सटीकता के लिए नहीं। बेहतर प्रश्न पूछने का एक उपकरण, फ़ैसले सुनाने का नहीं।
क्या मैं इसका उपयोग समीक्षाओं, वेतन या छँटनी के लिए कर सकता हूँ?+
अपने आप नहीं। यह एक टीम संकेत और बातचीत शुरू करने का एक रुझान है, व्यक्तिगत फ़ैसला नहीं: एक मेट्रिक गुणवत्ता, प्रभाव या संदर्भ को नहीं पकड़ता।
देखने के लिए तैयार हैं कि वास्तव में क्या हो रहा है?
मिनटों में अपनी repositories का विश्लेषण शुरू करें। किसी क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं।
शुरू करें