Come DevGhost stima l'impegno
Ultimo aggiornamento 6 giugno 2026
DevGhost stima l'impegno cognitivo dietro le modifiche al codice: quanto è stato difficile il lavoro, non quante righe sono cambiate o per quanto tempo qualcuno è stato seduto alla tastiera. La stima è espressa nelle ore di cui avrebbe bisogno uno sviluppatore di livello intermedio (3-4 anni) che conosce la base di codice e lavora senza IA: scrivere il codice, testarlo a mano e correggerlo in fase di revisione. Esclude deliberatamente riunioni, pianificazione e attesa della revisione.
Una pipeline, non una sola chiamata all'IA
L'impegno non è il risultato di una singola chiamata al modello. Prima, un modello linguistico legge la modifica reale (cosa è stato aggiunto, rimosso e ristrutturato) e ne valuta la difficoltà per lo sviluppatore di riferimento, invece di contare righe o commit. Su questo viene eseguito un livello deterministico, basato su regole, che impedisce a una singola ipotesi del modello di far oscillare il risultato.
Il livello deterministico
Il livello basato su regole svolge il lavoro che farebbe un revisore attento:
- Classifica la natura di ogni modifica e riconosce separatamente il lavoro ad alto rischio: infrastruttura, migrazioni di dati, sicurezza.
- Filtra le modifiche meccaniche e generate: find-and-replace di massa, codice generato o spostato e formattazione.
- Applica insiemi di regole di correzione e garanzie affinché una singola ipotesi del modello non possa far oscillare il risultato.
- Scompone i commit grandi e combinati in modo più dettagliato invece di valutarli come un blocco unico.
Distribuire l'impegno nel tempo
L'impegno di un singolo commit è distribuito su un massimo di cinque giorni lavorativi e limitato a cinque ore produttive al giorno, così un grande merge non distorce il quadro di un singolo giorno, e i dati giornalieri che alimentano il Ghost% restano realistici.
Coerenza e calibrazione
Lo stesso standard viene applicato automaticamente a tutti. Ogni commit viene valutato una sola volta e il risultato è fissato: è questo che rende i numeri confrontabili e riproducibili.
Il livello algoritmico codifica pattern empirici tratti dallo sviluppo enterprise reale (quali modifiche costano più di quanto sembri e quali sono economiche nonostante le dimensioni) e queste regole vengono verificate rispetto a stime di riferimento. Il sistema si comporta meno come un contatore di righe e più come un tech lead esperto che valuta il lavoro.
Dall'impegno al Ghost%
L'impegno giornaliero viene poi confrontato con la norma Ghost (tre ore produttive per giorno lavorativo) per produrre il Ghost%, l'output del team rispetto a una baseline pre-IA. Le stime sono probabilistiche e non sono una misurazione di alcun individuo.