Lenny Distilled

AI परंपरागत उत्पादकता मेट्रिक्स को तोड़ देता है

वृद्धि → प्रयोग और मानदंड

परिभाषित करने वाली
अधिकांश उत्पादकता मेट्रिक्स झूठे हैं। अगर लक्ष्य अधिक कोड लाइनों का है, तो मैं किसी चीज़ को लिखने के लिए प्रेरित कर सकता हूं ताकि सबसे लंबा कोड बना सकूं। इस प्रणाली को हासिल करना बहुत आसान है।
Nicole ForsgrenHow to measure AI developer productivity in 2025
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उत्पादकता को मापना वाकई मुश्किल है। इसलिए आप वास्तव में सोचते हैं कि आपके लिए उत्पादकता मेट्रिक्स क्या चलाते हैं।
Chip HuyenAI Engineering 101 with Chip Huyen
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समय को सफलता मेट्रिक्स के रूप में गणना योग्य नहीं माना जा सकता क्योंकि आप बहुत जल्दी बहुत बुरा कोड लिख सकते हैं।
Inbal ShaniThe future of AI in software development
संवेदनशील
हम एक ऐसे दुनिया में हैं जहां सही मेट्रिक्स नहीं हैं। एक मेट्रिक है जो सब पर राज करता है। आपके द्वारा मापने के लिए चुने गए चीजों का एक संयोजन है।
Inbal ShaniThe future of AI in software development
कुछ सावधानियों के साथ
समय के बजाय, क्या हम मूल्य तक पहुंचने का समय के बारे में बात कर सकते हैं? तो उस क्षण से जब आप एक डेवलपर को एक कार्य पर रखते हैं, उसमें से आप कितना समय लेते हैं जब तक कि आप इसकी पूर्ण क्षमता या इसके पूर्ण मूल्य का पता नहीं लगाते, चाहे वह राजस्व पैदा कर रहा हो, या अपनाव में हो, या बाजार में आने का समय हो।
Inbal ShaniThe future of AI in software development

The Missing Stamp

Every episode of Lenny's Podcast, distilled into the insights that matter and the quotes that make them stick.

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