并非所有的团队都能达到Netflix的高度,但了解他们如何进行开发者生产力工程仍可能对你的团队有所帮助。 今年,技术行业对开发者生产力指标显得痴迷不已。但单独测量可能造成更大的伤害。通常,开发者不信任生产力工具,随着裁员消息持续出现,他们可能会为了保住工作而操纵系统。 而且,已经证实快乐的员工更有生产力。 随着这一受欢迎趋势的出现,开发者生产力工程团队兴起,他们关注开发者体验(DevEx)和实现超过测量。 Netflix对开发者生产力的测量 尽管Netflix会跟踪DORA和其他定量指标,但Koehler说很多补充的开发者生产力指标是定性的。 Netflix使用2021 SPACE开发者生产力框架,该框架提出了25个社会技术因素,这些因素分为首字母缩写的五大类别: 满意度和福祉 绩效 活动 沟通和协作 效率和流程 Netflix开发者生产力工程团队对工具的看法也有一些非常具体的问题
Java 开发工具 JRebel 和 XRebel 的开发商——Perforce 最近公布了其第九份年度全球 Java 开发者生产力报告,该报告基于对 850 多位 Java 开发者的调查而得出。 通过调查发现,尽管有越来越多的开发者使用微服务,但是开发者仍然面临着较长的重新部署时间和服务间的功能问题。 关于受访者 此次调查中 49% 的受访者是 Java 开发者,6%为董事或副总裁,其余的则是由团队负责人、架构师和顾问组成。 Java 和微服务趋势 不出所料,有 69% 的受访者仍在使用 Java 8,紧随其后是的 JavaScript 占 40%,以及 Java 11 占36%(在调查中受访者可以选择多种编程语言)。 DropWizard 的用户占 8%,比 2020 年的 1% 有所增加。Quarkus 也类似,采用率从 1% 增加到 6%。
本篇介绍一些提高生产力的工具,包括网站、浏览器插件、VSCode插件和命令行工具~ 网站篇 Bundlephobia 如果你想要安装一个新的依赖,这个网站可以查看这个依赖的大小、是否支持 tree-shaking
开发者生产力不在于拥有 50 种工具,而在于使用合适的工具来改善体验、提高速度和生产力。 开发者生产力 (DevProd) 并不是指拥有 50 种工具可供使用。而是通过合适的工具来改善体验、速度和生产力。 这些延误会损害生产力,说实话,还会损害士气。 容器化本应提高开发者生产力——在某些方面,它确实做到了——但你确实需要整合(和管理)合适的工具,以使你的开发者保持在内部循环中。 并且,假设开发者每天工作六个小时,那么开发者可以完成大约 70 次迭代。 从战略上讲,这种程度的生产力可以解决技术债务。 当你使用合适的工具赋能开发者并培养协作环境时,开发者生产力自然随之而来。
本文介绍了以下内容: 认知负荷对开发者生产力的影响。 平台工程如何减轻认知负荷,提高生产力并促进软件开发。 认识平台工程对生产力的影响 根据Puppet的报告,在组织内实施良好的平台工程实践,有37%的受访者对他们的产品交付流程的有效性“非常满意”。 这种鼓舞人心的认可证明,增强的开发者体验无疑可以提高生产力。 具体来说,平台工程具有两个重要功能: 通过一致的工具和框架,简化开发项目的启动。 克服认知超载 Itrevolution的报告《2022年DevOps企业论坛指南》指出,76%的被调查组织都同意,学习他们的软件架构所需的认知负载非常重,这给开发人员带来了焦虑和生产力低下。 总结 随着技术的发展,开发人员在构建、测试和部署应用程序时所承受的认知负荷不可避免地越来越重,使得生产力降低,代码质量也越来越差,更不用说压力加大,甚至导致职业倦怠。
管理层必须谨慎选择正确的平台、工具、流程和生产力指标,全力支持开发者,以获得最佳成果。 第一个是开发者生产力 - 单个开发者和团队在给定时间内可以完成多少工作。同样重要的第二个主线是开发者体验或 DX。 对许多开发者来说,云原生开发更像是后者。 开发者的生产力和体验都依赖于将这个等式转向开发者所喜爱的那种挑战。IDP 可以提供帮助,因为它为开发者提供了一套推荐的工具,但拥有正确的工具至关重要。 Intellyx 的看法 当管理层过于关注开发者生产力时,开发者体验可能会受到影响,从而损害士气,并且生产力方面产生适得其反的效果。管理层需要用轻巧的手法来避免这个问题,特别是在云原生中。 云原生环境可能变得如此动态和嘈杂,以至于生产力和开发者体验都会下降。
2024年,领导层对AI辅助开发者生产力的预期与开发人员的实际需求之间出现了不匹配。今年将会带来什么? 2024 年开发者生产力领域的大事件是用于软件开发的生成式 AI 的广泛采用。 但生成式 AI 是否会改变开发者体验——或者它会在 2025 年改变? 这很复杂。 2024 年开发者体验现状的特点是领导层的期望与开发者实际的需求和愿望之间存在错配。开发人员抱怨——而且已经抱怨了十多年——他们生产力最大的障碍是技术债务和文档。 The New Stack 采访了十多位开发人员和开发者倡导者,以了解他们在 2025 年为了改进开发者体验和生产力实际想要什么。不出所料,AI 是他们最关注的问题。 “采用生成式AI有可能阻碍初级和高级开发者的发展,”Gee警告说,但高级开发者更能够发现AI生成的代码和内容中的缺陷。“他们会将其作为生产力工具,将时间花在培训AI上,而不是培训初级开发者。”
如果 GitHub 被 85% 的软件工程师使用,那么 GitHub 的开发者体验就成为了开发者生产力的套娃。 在我们持续不断释放开发者生产力的过程中,The New Stack 采访了 GitHub 的高级工程总监 Akshaya Aradhya,以了解她的团队如何增加 GitHub 整个公司的生产力——这反过来应该可以增加绝大多数技术组织的生产力 “从数学上讲,它是开发者生产力加上开发者产生的影响再加上开发者满意度。如果你把这些全部加起来再乘上一个指数,那么开发者体验就是所有这些的总和,还要更多。” Aradhya 说,开发者生产力和开发者体验的度量是高管会议的一个持续话题。 在 GitHub,这些生产力指标包括: 获得用户反馈需要多长时间? 异步通信是什么样子的? 全球规模要求非常规的开发者生产力 这些是 Aradhya 称之为她的团队努力寻找解决方案的“非常规开发者生产力”东西。
人工智能的可重用性、开发者生产力和低代码 尽管正如OutSystems CIO Tiago Azevedo指出的,即使是人类也会犯错误; 在某些情况下,人工智能的表现可能会超过人类。 Azevedo 还询问 Gen Re 和 KeyBank 如何看待人工智能对开发者的影响。 Cugini指出,低代码不一定意味着“公民开发者”,因为对软件开发生命周期的技术理解是开发人工智能的关键。 虽然低代码为KeyBank的项目带来了更快的迭代周期,项目周期缩短了9个月或更长时间,但Cugini说低代码仍需要开发者的参与。 “这不一定意味着把每个工程师都教会如何使用低代码平台。
终身观察开发者生产力 Kanat-Alexander 是领英的首席软件工程师,也是关于开发者生产力的畅销书《Code Simplicity》和《Understanding Software: The Fundamentals 提高开发者效率的方法 #1:倾听开发者的心声 随着平台工程逐渐成为主流,主要挑战不是技术方面,而是让内部开发者信任并采用你的平台及其创造的快捷通道。 一个成功的平台工程和开发者效率策略依赖于持续的开发者反馈,并将平台视为一个产品。 从开发者调研开始。在小组织中,他说,进行一对一访谈。领英、谷歌和Spotify每季度进行大规模开发者调研。 提高开发者效率的方法 #2:了解不同开发者群体 你的组织可能有几个不同的开发者群体等待倾听,从Java后端开发者和Python开发者,到前端、iOS和Android开发者,以及网站可靠性工程师。 例如,如果移动应用开发者无法在后端交付API更改,那么后端开发者的效率问题正阻碍着移动开发者。 平台团队必须根据你的工具广度在不同类型开发者之间进行优先级排序。
译者 | Sambodhi 策划 | Tina 2024 年 Rust 现状调查结果已经发布,显示生产力有所提升,但编译慢和调试困难仍然是重大挑战。 开发者指出,使用率低和高复杂性是他们对未来感到担忧的原因。 该 调查 专门面向 Rust 开发者,因此不能作为 Rust 与其他语言使用情况的直接对比。 不过,我们可以在其他地方找到相关数据,例如 Stack Overflow 开发者调查 显示,Rust 的使用率略有下降,2024 年为 12.6%,而 2023 年为 13.05%。 与此相对应的是,参与最新“Rust 现状”调查的开发者人数也有所下降,从 2023 年的 11950 人减少到 9450 人,完成调查的人数也从 9710 人降至 7310 人。 其次是 macOS(32.4%)和 Windows(29.8%),不过在使用 Windows 的开发者中,有 13.3% 使用 WSL(适用于 Linux 的 Windows 子系统)。
以前的学习是针对于某一方向/语言不同知识点的学习,能想象到的就是,成为一个集前后端开发于一体的开发者。 Java对于Java来说,开发者经常需要编写复杂的业务逻辑和算法。腾讯云AI代码助手 可以通过简短的描述生成完整的代码实现。 这时候,我们的身份就从开发者变成了测试者,只需要对腾讯云AI代码助手的代码进行测试,然后输入我们的改进需求,让腾讯云AI代码助手进行迭代优化。 腾讯云AI代码助手通过大幅减少重复性劳动,使开发者可以将更多时间用于设计和创新。它还可以帮助新手开发者快速上手复杂项目,降低学习曲线。 作为一个开发者,我们可能无法成为AI工具的开发者,但是我们都可以成为AI工具的使用者和推广者。
较早期程序设计的各个阶段都要用不同的软件来进行处理,如先用字处理软件编辑源程序,然后用链接程序进行函数、模块连接,再用编译程序进行编译,开发者必须在几种软件间来回切换操作。 有人会担心,IDE的出现,会对于个人技术水平的进步是一个巨大的阻碍,会使得开发者变“懒”。然而并不是,它能让开发更加快捷方便,通过提供工具和各种性能来帮助开发者组织资源,减少失误,提供捷径。 技术标准,说到底是能够公开的、可被全世界开发者共同使用的,同时也需要开发者去共同促进该项技术的发展。截至2021年,全网的微信小程序已经超过了700W个应用。 API权限管理小程序管理平台支持开发者在管理后台中导入小程序请求的 API,开发者可在运营端对 API 请求进行审核,并根据黑白名单中的规则通过或拒绝 API 请求。
modify = (ref int x) => { x++; return x; }; 技术突破: • 支持ref/in/out参数修饰 • 减少内存拷贝开销达60% • 提升数值计算密集型任务性能 开发者生产力工具箱 EnableStringLiteralOptimization>true</EnableStringLiteralOptimization> </PropertyGroup> 优化效果: • UTF-8数据区内存占用减少
摘要 本文聚焦2025年开发者生态,精选5款轻量级AI代码助手工具,涵盖开源免费、企业级服务及云原生解决方案。 导语 在AI驱动的软件开发时代,轻量级AI代码助手已成为开发者提升效率的标配工具。面对市场上琳琅满目的选择,如何找到适合自身需求的解决方案? 典型应用场景 企业级开发:深圳地铁票务系统重构项目,通过AI对话快速生成符合规范的代码模块,开发周期缩短40% 教育辅助:微众银行新人培训体系接入后,代码编写学习效率提升65% 跨端开发:支持微信开发者工具 /Xcode,实现移动端与Web端代码智能同步 结语 在轻量化AI编程工具领域,腾讯云代码助手凭借其企业级安全架构、全链路开发支持和显著的成本优势,成为中大型团队与个人开发者的理想选择。 对于追求极致效率的开发者,建议立即体验其智能对话与代码评审功能;而注重隐私安全的团队,则可优先考虑本地化部署方案。AI编程时代已至,选择合适的工具,让创造力突破效率边界!
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奇点导读: 美国时间五月一日,F8开发者大会照常举行,本次F8主要看点如下: A.比较重点的是即将上线的约会功能,一键消除用户隐私的功能 B.Stories 第三方集成:支持 Facebook、Instagram 本篇着重关注一下Facebook在F8开发者大会第二天宣布将发布PyTorch 1.0,Facebook提前展示了这款新框架的特性以及一个新logo,如下。 ? 作为 Caffe2 作者,现在任职于 Facebook 的贾扬清在知乎说道,将这两个框架整合起来可以极大提升开发效率,为广大开发者提供便利,而他们也会有进一步计划。 「因为 PyTorch 有优秀的前端,Caffe2 有优秀的后端,整合起来以后可以进一步最大化开发者的效率。 PyTorch最初亮相于1年多以前,Facebook的另一款深度学习框架Caffe2,则在去年的F8大会上正式发布。 早在今年4月,Caffe2已经宣布全部代码并入PyTorch。
私下里,经常有一些读者问我:“作为一名软件开发者,我应该掌握哪些技能,才能被领导赏识给我呢?” 说实话,我心目中很多选项,不少于 20 个,但我斟酌再三,只挑选了其中最能让你受益的 8 个,不仅能让领导赏识你,还能让领导给你升职加薪。 ? 它与 SVN 最大的不同之处,在于每个开发者的电脑上都会有一个本地仓库(Local Repository),即便是没有网络也一样可以提交版本,查看版本,以及比较版本;等到网络连接上之后,再提交到服务器端 但并不是所有的开发者都这样认为,这种感觉在我回到洛阳后尤其强烈。竟然有团队成员不经测试就把代码提交到代码库,并且是会报错的那种,我天呐,遇到这种队友我也是醉了。
GPT 是一种强大的自然语言处理技术,能够对文本进行深入分析,实现多种任务,如提取标签、识别实体、理解情感等。
AI 编码将解锁下一波开发者生产力,并重塑软件供应链 翻译自 AI coding will unlock the next wave of developer productivity and reshape AI 编码工具将随着时间的推移不断改进,为开发者带来新一波的生产力提升。随着 AI 考虑到安全、运维和测试问题,并在生成代码时避免了下游工具的涉及,价值将逐渐向 AI 编码工具转移。 如果你是初级工程师,正在处理创建基本 API 、集成数据或将高级工程师构建的服务整合到特定应用程序等任务,你可以期望提高 50% 甚至更多的生产力。 然而,如果你是中级工程师,可能不会看到太多的生产力提升,甚至可能会有一些负面体验。 现在,借助 AI 的帮助,我们将经历更多的生产力提升,因为开发周期将加速。这将极大地影响开发者工具生态系统。