Hoe DevGhost de productiviteit van ontwikkelaars beoordeelt

De omvang van een wijziging is niet de hoeveelheid werk

Het toevoegen van een kant-en-klare bibliotheek kan enkele minuten duren en duizenden toegevoegde regels opleveren. Een kleine gedragswijziging in een paar bestanden kan echter vereisen dat je afhankelijkheden begrijpt, een oplossing ontwerpt en die zorgvuldig controleert. DevGhost schat het ontwikkelwerk achter een wijziging, zodat zichtbare activiteit niet doorgaat voor bijdrage.

Machine learning met code als basis

DevGhost combineert machine learning en een eigen neuraal netwerk met structurele analyse van Git-wijzigingen en gespecialiseerde algoritmen. Samen schatten ze cognitieve inspanning op een gemeenschappelijke schaal voor referentie-ontwikkelaars.

DevGhost gebruikt geen LLM’s om code te analyseren. De eigen getrainde modellen en algoritmen berekenen de schatting.

• Wijzigingen worden bekeken in de context van bestaande code, waaronder relaties tussen gewijzigde onderdelen en aanwijzingen voor hergebruik.
• Herkende mechanische wijzigingen en gegenereerde artefacten worden apart behandeld, zodat hun omvang niet doorgaat voor nieuw ontwikkelwerk.
• Inhoudelijke code die met AI-ondersteuning is geschreven, wordt op dezelfde schaal beoordeeld. Het resultaat dat in de code wordt vertegenwoordigd telt.

Twee wijzigingen, verschillend werk

Deze openbare commits laten zien waarom de grootte van een diff alleen niet genoeg is om een bijdrage te beoordelen.

Wat referentie-uren betekenen

De referentie is een medior ontwikkelaar met 3–4 jaar ervaring die het project kent en zonder AI werkt. De schatting omvat het werk dat deze ontwikkelaar nodig zou hebben om de relevante code te begrijpen, een oplossing te ontwerpen en te implementeren, die te controleren en de nodige correcties uit te voeren. Zelftesten is inbegrepen: geschikte tests uitvoeren en de resultaten interpreteren, gedrag zo nodig handmatig controleren en de eigen wijziging vóór afronding nog eens beoordelen.

Met een gemeenschappelijke schaal kun je bijdragen van ontwikkelaars vergelijken en zien hoe die in de tijd veranderen. Referentie-uren beschrijven het geschatte werk dat de code vertegenwoordigt, niet de tijd die de auteur er werkelijk aan heeft besteed.

Van referentie-uren naar Ghost%

De verdeling van schattingen over de tijd is gebaseerd op empirisch onderzoek en praktische metingen. DevGhost gebruikt een gemeenschappelijke referentieschaal om resultaten te vergelijken. Ghost% toont de output ten opzichte van de basislijn en houdt rekening met Share en de gekozen methode voor het tellen van dagen. Bij 100% komt de output overeen met de basislijn; boven 100% ligt die hoger. AI-ondersteuning kan een reden zijn, maar het getal alleen toont geen AI-gebruik aan.

Formule, Share, Spread en FTE

Bekijk de context

Kijk naar structurele resultaten over meerdere perioden en bekijk daarna de wijzigingen en verantwoordelijkheden van de persoon. DevGhost meet geen werkelijke uren, codekwaliteit of de volledige professionele waarde van een ontwikkelaar. Werk buiten de geanalyseerde wijzigingen telt ook mee. Personeelsbeslissingen vereisen een onafhankelijke, inhoudelijke menselijke beoordeling; Ghost% mag daarvoor niet de enige of belangrijkste grondslag zijn.

Controleer de geschiedenis van een project dat je kent

Kies een repository en periode waarvan je de teamresultaten goed kent. Vergelijk de beoordeling van DevGhost met je eigen ervaring: wie leverde een sterke bijdrage, waar bleef de ontwikkeling structureel achter bij de verwachtingen en welke moeilijke taken werden niet zichtbaar in activiteitsstatistieken? Open afzonderlijke wijzigingen en bekijk zowel overeenkomsten als verschillen. Zo kun je met werk dat je al kent beoordelen hoe bruikbaar het systeem is voor je managementbeslissingen.

Een bekend project controleren