与一般的开发人员相比，优秀的开发人员有多高的效率？

Question

我相信我在某个地方读到的谷歌有一条经验法则，一个优秀的开发人员比一个普通的开发者高出大约300倍。是否有人有大公司使用的经验法则，或者甚至有一些关于这方面的实证研究？

Answer 1

不同的研究发现了这个问题的不同答案，通常在10到100倍的范围内。

我最信任的是经典的书Peopleware。他们报告了来自不同公司的程序员与公司环境中的程序员之间的一系列编码战争。他们发现，开发人员之间10个差异的因素是常见的。然而，他们也发现，这种差异很大程度上可以归因于企业环境。(安静的工作环境，更多的地板空间，大量的白板等)他们的问题没有回答好的开发人员是否倾向于更好的公司环境，或者环境是否使开发人员能够生产更多的产品。

极端的例子应该比这个初始范围更大。当然，人们经常观察到，某些任务只能由已经学到了某些东西的程序员来完成。例如，我会发现很容易解决一个我见过的大多数专业开发人员都无法解决的动态编程问题。这正是我所掌握的一种技术，而他们却没有，而且他们可能永远也不会独自想到这一点。当然，许多其他程序员都有这种特殊的技术，对他们来说，这并不比对我更难。

Answer 2

我所看到的研究表明，在最好和最坏之间(用完成中小型困难任务所需的时间来衡量)是10倍，而我对数据的解释表明这可能是保守的。

考虑到大型、复杂和/或创新项目，低端可能会急剧下降。这只是猜测，但如果它确实适用的话，它可能会导致谷歌项目之间的差异更大。

谷歌可能是在衡量在给定的时间内需要多少程序员来完成给定的任务。布鲁克斯建议，三倍的程序员可以在给定的时间内完成两倍的工作。这意味着，为了等于1 10，你需要某种类似于31的东西，所以你可以给出10倍于1的效率。(是的，这意味着大型项目，这样你就可以建立和运行大型团队。)我可以用比介绍三十个人更短的时间完成一个简单的项目。)

这两种方法都不太可能给我们300个因子。假设，对于给定类型的项目，优秀的程序员是普通程序员的40倍，这就要求一个平庸的程序员的效率下降四倍。使用最后一段中的“多少程序员”公式，似乎在某个接近300名苦苦挣扎的1s的地方可以匹配一个被挑战的10。

这是很多猜测，但它可以解释300的数字。这也有可能是错误的报道，或者谷歌只是出于某种原因夸大了差异。

Answer 3

我看不出你怎么能把一个棒球场的数字拿来作这样的比较。有太多的因素涉及到工程师正在工作的环境(物理和发展)，工程师们正在工作的团队，需要解决的问题类型-- etc....and还有如何衡量生产力的问题。