最近看到宝玉叔分享的一场来自 Pragmatic Summit 的演讲总结，主讲人是 DX 公司 CTO、Core 4 开发者生产力框架的联合作者 Laura Tacho。

她手里有一份非常恐怖的数据集：

• 12 万开发者
• 450+ 公司真实样本

这不是方法论，而是基于真实组织行为的数据科学结论。

这篇文章最有价值的点在于： 👉 它重新定义了“开发效率到底是什么”。

一、开发者生产力的误区

很多公司衡量研发效率的方式：

• 写了多少行代码
• 提交次数
• 需求完成数量
• 工时利用率

这些指标有一个共同问题：

❌ 衡量的是「忙碌程度」 而不是「价值交付能力」

真正的问题是：

我们如何更快、更稳定、更可持续地把价值交付到用户手里？

二、Core 4：开发者生产力的四个核心维度

Core 4 并不看“人写了多少代码”，而是看系统是否高效。

1️⃣ 速度（Speed）

不是单纯的快，而是：

• 从 idea → production 的时间
• PR 合并周期
• 发布节奏

核心问题：

组织是否能快速把想法变成可运行的软件？

2️⃣ 易用性（Ease）

开发环境是否顺滑：

• 本地启动是否痛苦
• CI 是否经常炸
• 调试是否困难

这直接决定：

🧠 开发者每天有多少时间在“真正创造价值”

3️⃣ 质量（Quality）

不是测试覆盖率，而是：

• 变更失败率
• 线上回滚频率
• 修复周期

高质量团队的特点：

👉 发布更频繁 👉 反而更稳定

4️⃣ 影响力（Impact）

这是最容易被忽略的：

开发者是否在做：

• 高价值项目
• 对业务真正重要的事情

而不是被：

• 低效流程
• 组织阻塞
• 技术债

消耗掉。

三、一个反直觉的关键结论

数据表明：

提升开发者生产力 ❌ 不是靠压榨个人 ✅ 而是优化系统体验

真正高效的公司在做的是：

• 投资 DevEx（开发者体验）
• 优化 CI/CD
• 减少等待时间
• 自动化流程

而不是：

❌ 强制加班 ❌ 增加 KPI ❌ 用绩效驱动代码产出

四、AI 时代对研发效率的真正影响

这部分是我认为最值得思考的。

AI 确实在提升：

• 写代码速度
• 生成样板代码能力

但 Core 4 的视角会告诉你：

如果你的系统存在这些问题：

• 发布流程 2 天
• CI 30 分钟
• 环境初始化半天
• 需求评审一周

那么：

🤖 AI 只能让你更快写完 ⛔ 但无法让你更快交付

五、高绩效团队真正的投资方向

数据中表现最好的团队有几个共同点：

✅ 极度重视开发者体验

把 DevEx 当作产品在做。

✅ 减少“等待时间”

包括：

• 等 CI
• 等评审
• 等环境
• 等权限

等待 = 最大的生产力黑洞

✅ 小批量、高频发布

这会带来：

• 更低风险
• 更快反馈
• 更高稳定性

六、对个人开发者的启示

很多人关心：

AI 会不会取代程序员？

但从这个模型看，真正的分水岭变成了：

初级开发者

只会：

• 写代码
• 完成功能

高级开发者

会：

• 优化交付流程
• 设计工程系统
• 提升团队整体效率

未来最值钱的能力不再是：

❌ 写代码速度

而是：

✅ 提升系统生产力的能力

七、总结

Core 4 的本质是在说一件事：

开发者生产力是一个系统问题，而不是个人问题。

真正决定效率的不是：

“你有多努力”

而是：

• 工程体系是否顺滑
• 组织是否减少阻力
• 工具链是否现代化

最后的思考

在 AI 时代，一个非常重要的认知转变是：

个人写代码的速度正在被抹平 但：

🏗 构建高效工程系统的能力 正在成为核心竞争力

这可能才是软件工程的下一个分水岭。