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はじめに ソフトウェア開発のチームの生産性や健全性というものは、内部の体感的として理解できるものの、外部の人間からは見えにくいものです。こういった情報の非対称性は開発チーム外の人々との関係の中での問題の原因になってきました。 また、複数の開発チームやプロダクトを束ねるEM、CTOや、管理職にとってそれぞれの状況を客観的な数字やグラフで可視化することは、全体的な戦略を考える上でも重要な参考情報になります。ですが、アンケートやプロジェクト管理を増やすほど、どんどんと開発メンバーに負担をかけてしまうことになり、計測のし過ぎによる疲れなども誘発してしまいます。本稿では、gitリポジトリのログ情報から、いくつかのグラフを生成し、チームの状況を可視化するためのツールgilotを作成したので、その目的と意図、そして使い方、注意点を解説します。 アプローチ方法 gilotのアプローチは、gitlogの
バックナンバー: 2018: 1月 2017: 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 8月 | 9月 | 12月Python 3.7 がベータになり、大きな変更はなく安定期に入りました。 その間、Python の言語自体やエコシステムに関して重要な話題が幾つかありました。 pypi.python.org から pypi.org へ 長年Python のエコシステムを支えてくれていた PyPI がリニューアルしました。Python 3 への移行を始めとしてモダン化され、Markdown で書いた README をレンダリングできるようになるなどの改善も入っています。IRC から Zulip chat へ freenode にpython-dev というIRC チャンネルがあるのですが、新しい貢献者がコミュニケーションを取るのに今更IRCを使うのはハードルが
はじめに Qiitaアドベントカレンダー2017 のランキングを見ていて気づいたことがありました。 それは 購読者数ランキングの上位はいろんなカテゴリーがあるのに、いいね数ランキングの上位は「企業・学校・団体」カテゴリーが独占状態 だということです。 不思議だったのでPython の Pandas と JupyterNotebook を使って色々と分析してみました。 調べたこと 主に２つの点を中心に調べてみました。 購読者数といいね数の関係 普通に考えれば購読者数が多ければそれだけいいね数も多くなるはずです。と思っていたのですが、ランキングを見る限りこのような関係は全くないように見えます。 この辺りをはっきりさせるために購読者数といいね数の相関関係を調べました。 「企業・学校・団体」カテゴリーについての仮説 とある「企業・学校・団体」のカレンダーにいいねしているユーザーを見ていたら、そ
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