Користь AI-workflow потрібно вимірювати

Відчуття, що AI прискорив роботу, може бути оманливим. Оцінюйте не лише швидкість створення diff, а й якість, вартість та подальший rework. Логіка проста: сигнал → метрика → висновок → дія.

Для порівняння збирайте дані по окремих workstream, а не усереднюйте весь тиждень.

НапрямПриклади метрик
ШвидкістьЧас до плану, робочого diff і PR-ready стану
ЯкістьТести, CI, суттєві review findings, iterations, manual fixes
ВартістьModel usage, кількість агентів, context size, handoff overhead
ReworkRollback, додаткові PR, post-merge fixes, повторна робота

Збирайте baseline

  • порівнюйте з попередніми подібними треками;
  • порівнюйте зі звичайним непаралельним способом;
  • фіксуйте Git-коміти, розмір diff і кількість файлів;
  • зберігайте тести, CI, review-коментарі та повернення на доопрацювання;
  • використовуйте факти з логів, а не памʼять команди.

Артефакт metrics.md

Мінімальна картка вимірювання треку
track: refund-rounding
plan_minutes: ...
diff_minutes: ...
pr_ready_minutes: ...
iterations: ...
tests: passed / failed
diff_stat: ...
conflicts: ...
manual_corrections: ...
post_merge_rework: ...
approx_cost: ...
verdict: repeat / change / stop

Метрика має вести до дії

Одна метрика може мати кілька причин. Наприклад, більше ручних правок може означати нечітку задачу або суворіший review.

СигналМожлива дія
Багато конфліктівЗменшити паралельність або перерозподілити ownership
Надто великий diffПоділити задачу або PR
Багато невдалих ітераційУточнити spec або почати нову сесію
Висока ціна за малу користьСкоротити агентів, контекст або plugins
Багато false positivesПереглянути reviewer checklist
Проблеми після mergeПосилити тести та quality gates

Evaluation після завершення треку

  1. Зберіть сигнали з логів, Git, тестів, CI та review.
  2. Запишіть їх у metrics.md.
  3. Оцініть швидкість, якість, вартість і rework разом.
  4. Сформулюйте інженерний verdict.
  5. Додайте висновок до parallel-session-log.md.
  6. Змініть лише одну частину workflow і повторіть вимірювання.

Канонічне джерело уроку · JavaRush

Відкрити матеріал JavaRush