代码行又回来了（而且比以前更糟糕）

代码行数重新成为生产力指标，各地的软件团队都应该感到震惊。曾经被认为是一种危险的误导性工程产出衡量标准已悄然重新出现在董事会、绩效评估和人工智能生成的仪表板中，而这一次，对您的业务造成的后果要严重得多。

为什么代码行首先成为生产力指标？

对代码行数 (LOC) 的痴迷可以追溯到 20 世纪 60 年代和 1970 年代，当时软件还很新，管理者仍然感到困惑，计算某些东西（任何东西）比什么都不计算感觉更好。如果开发人员写了更多行，他们肯定会做更多工作，对吧？

逻辑总是有缺陷的。比尔·盖茨有句著名的警告，用代码行数衡量软件生产力就像用重量衡量飞机制造一样。一架重两倍的飞机，性能并没有提高一倍。代码长度也不是原来的两倍。

到 20 世纪 90 年代和 2000 年代初，该行业已基本发生变化。敏捷方法论、基于结果的衡量以及对技术债务日益加深的理解将 LOC 扔进了坏主意的垃圾箱。工程师们庆祝了。产品经理适应了。企业开始衡量真正重要的事情：发布的功能、解决的错误、实现的用户成果。

是什么推动了人们对代码行的痴迷？

有两种力量共同复活了这一僵尸指标：人工智能代码生成工具和要求可见生产力证明的高管压力。

随着 GitHub Copilot、Cursor 和类似工具涌入市场，各公司纷纷证明其人工智能投资的合理性。显示投资回报率的最简单方法？计算这些工具生成的代码行数。突然之间，工程团队每天生成数千条线路，高管们开始将这个数字视为一项重大成就。

与此同时，远程工作和分布式团队给看不到开发人员打字的经理们带来了新的焦虑。对可量化产出指标的需求激增。 LOC 提供了可见性的错觉。感觉很客观。感觉是可以衡量的。感觉很安全。

这些都不是。

为什么卷土重来比原来的问题更糟糕？

当人类开发人员编写过多的代码来夸大他们的 LOC 数量时，损害会受到人类速度的限制。开发人员在一个工作日内只能打字那么快，发明那么多冗余功能，或者填充那么多评论块。

人工智能改变一切。现在，拥有人工智能助手的单个开发人员可以在数小时内生成数万行代码。如果他们的绩效评估奖励了数量，他们就会有充分的动机让人工智能疯狂运行——生成冗长、臃肿、难以维护的代码，这些代码在电子表格中看起来令人印象深刻，但在生产中却是灾难性的。

“最危险的指标是容易被操纵的指标。当奖励是代码行时，结果不是更高的生产力，而是更多的代码。这是非常不同的事情。”

下游影响是严重且复杂的。臃肿的代码库更难调试，部署更慢，维护成本更高，并且更容易受到安全漏洞的攻击。每行不必要的代码都是您资产负债表上的未来负债，在它破坏某些关键内容之前是看不见的。

现代企业实际上应该衡量什么？

好消息是存在更好的替代方案，并且已经经过高性能工程组织的实际考验。如果您的企业当前正在跟踪任何容量的 LOC，请立即将其替换为与业务成果实际相关的指标：

部署频率：您的团队多久将工作软件交付到生产环境？高绩效团队每天部署多次，而不是每个季度部署多次。

更改的交付时间：从提交的代码更改到在生产中运行该更改需要多长时间？越短越好——这意味着您的流程精简且响应迅速。

变更失败率：部署人员的百分比是多少

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