[正版][全3本]软件研发效能提升实践+权威指南+提升之美 持续集成测试数据管理自动化接口测试技术书籍 效能度量方法书籍

                                                    店铺公告

为保障消费者合理购买需求及公平交易机会，避免因非生活消费目的的购买货囤积商品，抬价转售等违法行为发生，店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单：包括但不限于相同用户ID批量下单，同一用户（指不同用户ID，存在相同/临近/虚构收货地址，或相同联系号码，收件人，同账户付款人等情形的）批量下单（一次性大于5本），以及其他非消费目的的交易订单。 温馨提示：请务必当着快递员面开箱验货，如发现破损，请立即拍照拒收，如验货有问题请及时联系在线客服处理，（如开箱验货时发现破损，所产生运费由我司承担，一经签收即为货物完好，如果您未开箱验货，一切损失就需要由买家承担，所以请买家一定要仔细验货）， 关于退货运费：对于下单后且物流已发货货品在途的状态下，原则上均不接受退货申请，如顾客原因退货需要承担来回运费，如因产品质量问题（非破损问题）可在签收后，联系在线客服。

 在数字化转型、软件“吞噬”世界的时代，软件研发效能已成为企业的核心竞争力。本书系统地阐述软件研发效能的框架，以及有关管理实践、工程实践、组织实践、技术实践、度量实践、规模化实践和工具落地等方面的内容。本书通过良好的框架设计和组织，详细介绍了前沿颇有成效的软件研发效能改进和提升案例。

本书适合IT行业的各类从业人员阅读，无论是技术人员、项目经理、产品经理，还是团队管理人员、*深专家和高层管理者，都能从本书中得到启发。

内 容 简 介本书汇聚了行业前沿的研发效能提升实践与案例，同时提炼出大量方法论和经验反思，以诙谐、幽默而又不失严谨、详实的风格，多角度、全方位覆盖研发效能领域的核心知识，深入浅出，发人深思。全书采用从概要到细节、从方法论到案例、理论联系实际的写作思路。*1章和*2章通览研发效能的概念与背景，并对研发效能进行由浅入深的解读；第3章以敏捷开发为主线，讲述项目管理中的提效实践；第4章介绍了行业流行的DevOps实践，并衍生讲解了目前流行的DevSecOps、AIOps、DevPerfOps，以及混沌工程等内容；第5章和第6章立足于工具建设，详细介绍了流量回放、精准测试、服务虚拟化，以及AI在研发效能提升中的应用等12个大大小小的工具、系统与设计理念；第7章介绍了组织效能提升的多种手段，同时给出作者从实践中总结的大量经验和误区；第8章为案例篇，通过对四家不同形态企业的研发效能提升的实战讲解，帮助读者举一反三、融会贯通。本书适合IT行业的各类从业人群，无论是技术人员、项目经理、产品经理，还是团队管理人员；无论是初入IT行业的新人，还是*深专家和高层管理者，都能从本书中得到启发。

在数字化时代，公司的业务都高度依赖信息技术，研发效能已经成为企业发展的核心竞争力。

研发效能在国内还处于快速探索期，还有一系列非常重要的概念需要澄清，方法和实践需要整理，问题和困惑需要解答。

本书试图通过洞悉研发效能提升的底层逻辑，全方位、系统地介绍研发效能的全景。我们希望这本书是研发效能领域的百科全书，能够涵盖效能提升全生命周期的方方面面，在精心设计的逻辑结构组织下，能够对效能实践、效能工具平台、效能度量方法，以及各个行业典型案例等进行全面又有深度的解读。

我们希望通过本书帮助更多在研发效能领域持续探索的企业和同行，为软件工程在国内的持续发展做出一点点贡献。

概  述  篇

第1章  研发效能简述 2

1.1  “反内卷”的潮流已经悄然而到 3

1.2  研发效能成为科技企业的核心竞争力 4

1.3  研发效能在互联网大厂的现状 5

1.4  研发效能要解决的实际问题 6

1.5  研发效能真的能够提升吗 7

1.6  如何促进研发效能提升 8

1.7  研发效能的“罗生门” 10

1.8  研发效能的“冷思考” 12

1.9  研发效能的“黄金三角” 13

1.10  研发效能宣言 19

1.10.1  业务价值高于职能目标（业务视角） 20

1.10.2  全局流动高于局部优化（流程视角） 21

1.10.3  工程*越高于工具平台（技术视角） 22

1.10.4  数据思维高于经验沉淀（数据视角） 23

1.10.5  工程师文化高于绩效管理（组织视角） 24

 

管理实践篇

第2章  研发效能的管理实践 26

2.1  研发过程中的管理挑战 27

2.2  敏捷和精益协作实践 30

2.2.1  实现敏捷协作 30

2.2.2  敏捷流程的专业化与本地化 32

2.2.3  有效的质量管理 41

2.2.4  研发流程自动化/平台化 42

2.2.5  制度与规范 43

第3章  传统企业如何对待敏捷 45

3.1  银行业敏捷现状 46

3.2  对敏捷的认知存在较大差异 51

3.3  到底如何认知敏捷 53

3.4  敏捷的未来 58

第4章  数据驱动的组织效能提升实践 61

4.1  数据驱动组织提效的困境 62

4.2  数据驱动组织提效的钥匙 64

4.2.1  应对管理实践中的阻碍 64

4.2.2  建立正确的数据驱动观 65

4.2.3  储备和培养数字化人才 67

4.3  数据驱动组织提效的框架 67

4.4  软件研发组织提效案例 75

4.5  总结 80

 

工程实践篇

第5章  持续交付工程实践 84

5.1  背景说明 85

5.2  整体思路 86

5.2.1  调研 86

5.2.2  作战流程 88

5.3  基础构建能力——环境治理 90

5.3.1  环境稳定性 91

5.3.2  数据丰富度 92

5.4  底层集成能力——原子服务市场 93

5.5  中层调度能力——标准化流水线 94

5.5.1  背景 94

5.5.2  研发模式 95

5.5.3  流水线总览 96

5.6  上层通用能力——研发流程规范 98

5.6.1  全流程 98

5.6.2  研发活动 100

5.6.3  流水线 101

5.7  合作模式 101

5.7.1  合作角色 101

5.7.2  业务落地团队的合作模式 103

5.8  度量指标 104

5.8.1  交付效率 105

5.8.2  交付质量 105

5.9  总结 106

5.9.1  产生的效果 106

5.9.2  “四横二竖” 107

第6章  软件测试效能提升实践 109

6.1  软件功能测试效能提升实践 110

6.1.1  有效的自动化测试策略 112

6.1.2  自动化测试的框架和工具分类 115

6.1.3  使用好的测试实践 117

6.1.4  使用高效的探索式测试 119

6.1.5  使用适合团队和产品的测试用例管理系统 124

6.2  软件非功能测试效能提升实践 128

6.2.1  服务器端性能测试 128

6.2.2  服务器端安全测试 131

6.2.3  兼容性测试 137

 

技术实践篇

第7章  微服务下的效能提升实践 140

7.1  参与角色 142

7.2  产品定义 144

7.3  敏捷开发和持续迭代 146

7.4  可持续的产品交付 147

第8章  云原生下的效能提升实践 158

8.1  云原生概览 160

8.2  云原生技术下的DevOps创新 162

8.2.1  基于容器的一致性运行环境 162

8.2.2  基于声明式系统的滚动升级方案 164

8.2.3  统一的可观测性方案 165

8.2.4  流水线工具创新 166

8.2.5  基于Tekton构建自动化流水线 166

8.2.6  流程创新 171

8.2.7  GitOps 172

 

组织实践篇

第9章  变革领导力 174

9.1  领导力思辨 175

9.1.1  为什么大家现在都喜欢谈领导力 175

9.1.2  领导力和管理 176

9.2  三个领导力建设模型 179

9.2.1  变革领导力模型1：MOI模型 179

9.2.2  变革领导力模型2：领导梯队模型 180

9.2.3  变革领导力模型3：领导力十项修炼模型 182

9.3  数字时代的变革*导者 186

第10章  个人能力模型 187

第11章  组织结构模型 195

11.1  组织结构 196

11.1.1  组织结构的概念及类型 196

11.1.2  组织结构的选择 198

11.2  Adapt产品部落化组织 198

11.2.1  产品部落化组织概览 199

11.2.2  产品部落 199

11.2.3  产品部落设计原则 201

11.2.4  产品部落的特点 201

11.3  如何设计产品部落 204

11.4  产品部落化组织下的项目管理 207

11.5  产品部落化组织下的绩效 208

11.6  产品部落化组织如何高效协同 209

11.7  如何引入产品部落化变革 210

11.8  数字化时代的组织结构 211

11.9  行会案例——教你如何打造行之有效的行会 212

11.9.1  背景 212

11.9.2  面临的问题 212

11.9.3  数据行会应运而生 213

11.10  某股份行一个部落的划分与进化 217

11.11  展望 220

 

效能度量篇

第12章  效能度量的体系化落地实践 222

12.1  研发效能度量的难点 224

12.2  研发效能度量的误区 225

12.3  研发效能度量的行业案例和关键原则 234

12.4  研发效能度量的实践框架 244

12.5  研发效能度量的指标体系设计 246

12.6  研发效能度量的常用分析方法 254

12.7  研发效能度量的实施建议 267

第13章  蚂蚁集团智能研发洞察实践 274

13.1  问题与挑战 275

13.2  方案与实现 278

13.2.1  研发度量基础设施 278

13.2.2  蚂蚁研发指标体系 281

13.2.3  综合评价模型体系 284

13.3  实践与效果 285

13.3.1  公司级提效 286

13.3.2  团队级改进 287

13.3.3  研发活动洞察 288

13.3.4  外包效能提升 289

 

规 模 化 篇

第14章  敏捷的规模化实践 292

14.1  为什么讨论敏捷的规模化 292

14.1.1  什么是敏捷的规模化 293

14.1.2  什么是敏捷的规模化效能 294

14.2  敏捷的规模化效能方法 294

14.2.1  人的效能 294

14.2.2  流程的效能 300

14.2.3  工具的效能 313

14.2.4  变革的效能 318

14.3  敏捷的规模化效能全景图 322

第15章  研发效能的规模化实践 324

15.1  IT扩张的困境 325

15.2  腾讯：从头到脚的敏捷 326

15.3  进退两难的研发效能部门 328

15.4  研发效能规模化提升的几个阶段 330

第16章  研发效能中台建设实践 333

16.1  为何要做研发效能中台 334

16.2  构筑稳健底座——工具层的建设 335

16.3  规模化研发效能的前提——规范层的建设 342

16.4  *终的价值体现——管理层的建设 344

16.5  是自建还是采购 347

 

效能平台篇

第17章  研发效能的工具平台 350

17.1  开源工具平台搭建实践 350

17.1.1  工具选型指标 351

17.1.2  常用的开源工具 353

17.1.3  开源工具分析 354

17.1.4  开源工具平台的搭建方式 357

17.2  自研工具平台搭建实践 361

17.2.1  自研工具平台需求分析 362

17.2.2  自研工具选型 364

17.2.3  自研工具平台搭建 365

17.2.4  实施经验总结 370

第18章  腾讯TEG的研发效能平台建设 376

18.1  产品化设计理念 377

18.2  一站式 378

18.3  一键式 379

18.4  降低初始使用门槛 380

18.5  对业务研发全流程支持方式的选择 382

18.6  关键的几个设计点 384

18.6.1 “应用”的概念 384

18.6.2  需求管理能力 388

18.6.3  代码管理能力 390

18.6.4  多环境能力 393

18.6.5  测试能力 397

18.6.6  部署能力 399

18.6.7  监控日志能力 402

18.7  总结 404

18.8  其他探讨 405

第19章  招行支持精益管理体系落地的工具平台建设 408

19.1  招行精益管理体系的理论和工具演进 409

19.1.1  精益管理体系的演进历程 409

19.1.2  核心管理体系和工程体系 410

19.1.3  管理体系与工具平台结合的重要性 413

19.2  招行DevOps工具平台的设计过程 414

19.3  展望 419

19.4  总结 420

 

综合案例解析篇

第20章  4场战役，细说KL银行的数字化研发管理转型之路 422

20.1  *一场战役，部落划分遭遇战 423

20.1.1  部落制的引入和运行 423

20.1.2  数字化人才地图 428

20.2  *二场战役，过程透明接触战 430

20.2.1  建立统一的3层需求任务精细化管理体系 430

20.2.2  透明数字化交付管理全过程 432

20.2.3  效能分析：高效协同，持续改进 434

20.3  第三场战役，业务渠道整合战：部落结构优化 435

20.4  第四战，全行协同联合战 438

20.4.1  全行协同，迭代同频 438

20.4.2  从全量承诺到价值优选，控制在制品，加速需求流动 439

20.4.3  引入需求漏斗模型，数字化管理需求各阶段的流动情况 439

20.5  4场战役的联合成果 442

第21章  京东金融App研发效能提升之路 444

21.1  研发效能*一性原理 444

21.1.1  软件工程标准：本质 445

21.1.2  研发效能双飞轮 448

21.2  京东金融App研发面临的挑战 449

21.2.1  京东金融App业务和软件架构介绍 449

21.2.2  京东金融App发布版本面临的挑战 450

21.3  京东金融App的BizDevSecOps之路 452

21.4  京东金融App的研发效能成果 466

第22章  把效能带到游戏里！仙峰红海蜕变突破之路 468

22.1  概述 469

22.1.1  手游行业的蓝海与红海 469

22.1.2  生存危机再度袭来，游戏创新速度如何赶上市场需求？ 469

22.2  仙峰：要把效能带到游戏行业中 469

22.3  问题诊断，对症下药 470

22.3.1  对齐管理层的期望和诉求 471

22.3.2  对试点团队的调研摸底 471

22.3.3  分析现状产生的影响 472

22.3.4  从现状和影响挖掘原因 473

22.3.5  分析原因，找到问题的根本解 474

22.4  实践落地，初见成效 475

22.4.1  建立团队高效协作基础 475

22.4.2  建立明确的节奏，进行高质量交付 477

22.4.3  建立以业务目标为导向的规划机制 479

22.4.4  建立度量反馈的持续改进机制 480

22.4.5  建立跨团队协作机制，为规模化做准备 484

22.4.6  初见成效，交付速度明显提升 485

22.5  持续探索研发效能提升实践：OKR落地和数据效能洞察 485

22.5.1  探索和梳理策划案的业务流程 485

22.5.2  目标和策略对齐 486

22.5.3  DevOps工程实践 487

第23章  电信行业研发效能提升综合案例 489

23.1  案例综述 489

23.2  案例背景 490

23.3  案例实施 491

23.3.1  全栈工程师培养 491

23.3.2  DevOps实践 494

23.3.3  大规模敏捷协同 500

23.3.4  研发效能度量体系 505

23.4  案例总结 508

23.4.1  效能和收益 508

23.4.2  经验和教训 509

第24章  中台型团队效能提升的挑战、破局和实践 511

24.1  中台做不好真的生死攸关吗 511

24.2  为什么做好中台这么难 512

24.3  寻找中台型团队提效的10倍改进机遇 513

24.4  提效*一曲线：如何跑通特种兵模式 515

24.5  提效*二曲线：探索中台服务化能力提升 526

.目 录

*1章 软件研发效能概论 1
1.1 到底什么是研发效能 2
1.1.1 研发效能提升案例1：前端代码的自动生成 3
1.1.2 研发效能提升案例2：临界参数下的API测试 4
1.1.3 研发效能提升案例3：基于流程优化的效能提升 5
1.2 研发效能的“*一性原理” 6
1.3 研发效能的另一种解读 7
1.4 基于工具协作的研发效能提升 8
1.5 基于MVP原则构建研发效能的持续改进 11
1.6 研发效能提升*佳实践的探索 12
1.6.1 从痛点入手 13
1.6.2 从全局切入 14
1.6.3 用户获益 15
1.6.4 持续改进 16
1.6.5 全局优化 17
1.6.6 效能平台架构的灵活性 18
1.6.7 杜绝“掩耳盗铃” 18
1.6.8 吃自己的“狗粮” 19
1.7 研发效能的发展方向与未来展望 20
1.8 总结 21
*2章 研发效能的进阶解读 23
2.1 研发效能与霍桑效应 25
2.1.1 霍桑效应 25
2.1.2 霍桑效应的负面影响 26
2.1.3 霍桑效应的正面影响 27
2.2 摩尔定律与反摩尔定律 28
2.2.1 摩尔定律 28
2.2.2 反摩尔定律 28
2.2.3 反摩尔定律对研发效能的意义 29
2.3 不容忽视的沟通成本 31
2.3.1 信息熵 32
2.3.2 沟通信息熵衰减 32
2.3.3 自解释编程 34
2.4 研发效能对现代大型软件企业的重要性 35
2.5 总结 37
第3章 项目管理中的提效手段 38
3.1 敏捷项目管理概述 39
3.1.1 敏捷宣言 40
3.1.2 常见的敏捷开发方法 42
3.1.3 敏捷角色 45
3.2 敏捷项目管理中效能提升的五大要素 47
3.2.1 自组织团队 47
3.2.2 持续改进 48
3.2.3 频繁交付 48
3.2.4 消除对立 49
3.2.5 未雨绸缪 50
3.3 敏捷项目管理中的常见误区 50
3.3.1 敏捷开发就是快速开发 51
3.3.2 敏捷开发应当抛弃文档 51
3.3.3 敏捷开发只适合小微团队 52
3.3.4 敏捷开发沦为小瀑布开发 52
3.3.5 敏捷是没有约束的 53
3.4 建立度量体系：无法度量，就无法改进 54
3.4.1 选择度量指标 55
3.4.2 构建度量体系 58
3.4.3 度量的误区 59
3.5 可视化：打开窗户看世界 60
3.5.1 项目管理中的效能可视化 61
3.5.2 效能数据可视化 64
3.6 提速：依赖解耦，提升交付速度 65
3.6.1 提速的切入点 65
3.6.2 高频的威力 68
3.6.3 避免竖井效应 68
3.7 消除变量：控制复杂度 70
3.7.1 约束 70
3.7.2 控制 71
3.7.3 抵抗熵增 71
3.7.4 远虑 72
3.8 未雨绸缪：防御性管理 73
3.8.1 及时暴露风险 73
3.8.2 防御性管理 74
3.8.3 Plan B 74
3.8.4 避免盲目自信 75
3.9 总结 76
第4章 DevOps落地实施精要 78
4.1 DevOps核心解读 80
4.1.1 DevOps的“六大武器” 81
4.1.2 自动化、自动化、自动化 82
4.1.3 DevOps生命周期精解 83
4.1.4 DevOps不适合的场景 86
4.2 代码、分支与流水线 86
4.2.1 代码质量 87
4.2.2 分支与工作流 91
4.2.3 流水线 94
4.3 持续集成与持续交付 96
4.3.1 持续集成与持续交付的轻量级实施 98
4.3.2 持续集成与持续交付的误区 101
4.4 容器技术在DevOps中的应用 103
4.4.1 无容器化管理 104
4.4.2 持续集成的容器化 104
4.4.3 持续交付的容器化 105
4.4.4 测试环境的容器化 107
4.5 混沌工程 109
4.5.1 Chaos Monkey 110
4.5.2 混沌工程的实施要点 111
4.5.3 混沌工程的相关工具 114
4.6 DevSecOps的由来与发展 115
4.6.1 传统软件安全开发体系面临的挑战 115
4.6.2 新技术对软件安全开发提出的挑战 118
4.6.3 DevSecOps概念的诞生与内涵 119
4.6.4 DevSecOps工具 121
4.6.5 典型DevSecOps流程的解读 124
4.7 AIOps的行业实践 126
4.7.1 AIOps的知识体系 128
4.7.2 AIOps实施的关键技术 129
4.7.3 AIOps的应用场景 133
4.7.4 AIOps在运营保障中的应用 134
4.7.5 AIOps在成本优化中的应用 137
4.7.6 AIOps在效率提升中的应用 139
4.8 DevPerfOps初探 142
4.8.1 全链路压测的局限性 142
4.8.2 DevPerfOps全流程解读 144
4.9 软件产品的可测试性和可运维性 149
4.9.1 可测试性的例子 150
4.9.2 可运维性的例子 151
4.10 总结 152
第5章 基于工具的研发效能提升（基础篇） 154
5.1 造数能力 155
5.1.1 通过服务接口实时造数 156
5.1.2 异步造数与造数平台 156
5.1.3 黄金数据集 158
5.1.4 生产数据迁移 159
5.2 流量回放 160
5.2.1 传统流量回放技术 161
5.2.2 请求对比 162
5.2.3 *级流量回放技术 163
5.3 精准测试 166
5.3.1 什么是精准测试 167
5.3.2 精准测试的工程化实施 168
5.3.3 精准测试的应用 170
5.4 异常场景测试 171
5.4.1 一个交易服务逆向流程补偿机制的设计 172
5.4.2 使用JVM-Sandbox制造异常场景 174
5.4.3 兼容异常场景测试和正常场景测试 176
5.4.4 异常场景测试平台 176

5.5 测试模块化 178
5.5.1 可复用单元 179
5.5.2 切面化 181
5.5.3 模块化案例 181
5.6 测试环境治理 183
5.6.1 测试环境的标签化容器方案 184
5.6.2 测试环境的配置管理 185
5.6.3 测试环境的可用性巡检 186
5.7 总结 187
第6章 基于工具的研发效能提升（进阶篇） 189
6.1 服务虚拟化 190
6.1.1 Hoverfly的搭建方式 191
6.1.2 Hoverfly的六大模式 192
6.1.3 Hoverfly对有状态请求的支持 197
6.2 变异测试 200
6.2.1 变异测试的概念 201
6.2.2 两个基本假设和六大定义 201
6.2.3 变异测试步骤 204
6.2.4 变异测试实战 204
6.3 高效API自动化测试的分层设计 209
6.3.1 原始状态 210
6.3.2 API定义层 213
6.3.3 Service层 214
6.3.4 TestCase层 219
6.3.5 测试数据层 221
6.4 高效GUI自动化测试的分层设计 223
6.4.1 Page Object 224
6.4.2 Page Section 225
6.4.3 Flow 226
6.4.4 Action 226
6.5 AI在研发效能提升中的应用 228
6.5.1 AI在测试结果分析中的应用 229
6.5.2 使用aiXcoder开发代码的效率提升 231
6.6 单元测试用例的自动化生成 234
6.6.1 EvoSuite 235
6.6.2 Diffblue Cover 239
6.7 总结 240
第7章 组织效能提升 242
7.1 工程效能部：从哪里来，到哪里去 244
7.1.1 工程效能部的背景 244
7.1.2 工程效能部的组织建设 245
7.1.3 工程效能部的未来 247
7.2 业务中台与质量中台 248
7.2.1 中台的深入解读 249
7.2.2 业务中台解读 250
7.2.3 质量中台解读 251
7.3 组织建设中的研发效能度量 252
7.3.1 度量失败的案例 253
7.3.2 度量失败的原因 254
7.3.3 组织建设中的研发效能度量精解 255
7.3.4 组织建设中的研发效能度量误区 258
7.4 高效组织建设的*佳实践 263
7.4.1 不要制定冲突的目标 264
7.4.2 善用激励手段，敢用惩罚手段 265
7.4.3 规避形式主义，勇于做减法 266
7.4.4 重视创新，鼓励“小轮子”经济 267
7.5 企业级研发效能提升的常见误区 268
7.5.1 试图提升研发效能的*对值 268
7.5.2 迷信单点局部能力 268
7.5.3 过高估计普适性的通用研发效能工具的能力 269
7.5.4 用伪工程实践和面子工程来滥竽充数 270
7.5.5 忽略研发效能工具体系的长尾效应 270
7.5.6 盲目跟风 271
7.5.7 研发效能的“冷思考” 271
7.6 总结 272
第8章 业界*秀研发效能提升案例解读 274
8.1 大型全球化电商公司的“去QE化”实践 275
8.1.1 “去QE化”带来的问题 277
8.1.2 “去QE化”的工程建设 278
8.2 CODING团队的组织效能变迁 288
8.2.1 作坊式的团队组织 288
8.2.2 “稍微”敏捷的团队组织 289
8.2.3 产品制的团队组织 291
8.2.4 基于工具优化助力组织建设 292
8.3 大型通信行业公司的研发效能提升实战案例 293
8.3.1 DevOps实践 294
8.3.2 敏捷开发实践 296
8.3.3 研发效能的度量 298
8.3.4 案例总结 299
8.4 某大型金融行业公司的性能测试提效之路 299
8.4.1 背景与挑战 300
8.4.2 基础平台建设 301
8.4.3 性能测试体系建设 303
8.4.4 案例总结 308
8.5 总结 310
参考文献 312

目    录

 

*一篇  概  述  篇

第1章  研发效能概述 2

1.1  研发效能的定义、目标及解决的

问题 4

1.2  研发效能的实践框架 7

1.3  研发效能的实施策略 13

1.3.1  研发效能实施过程中的常见

困境 14

1.3.2  明确你在研发效能提升中所

扮演的角色 15

1.3.3  清楚应该做什么和不能做

什么 16

1.3.4  不躺平、不内卷，行稳致远 26

1.4  研发效能的核心价值观与常见误区 26

1.4.1  研发效能的核心价值观 26

1.4.2  研发效能提升的误区 28

 

*二篇  研发效能实践篇

第2章  需求及敏捷协作领域实践 33

2.1  业务探索 34

2.1.1  业务探索概述 35

2.1.2  业务探索的价值 35

2.1.3  业务探索的实现 35

2.1.4  业务探索的误区 52

2.2  精益需求 53

2.2.1  精益需求概述 53

2.2.2  精益需求的价值 54

2.2.3  精益需求的实现 54

2.2.4  案例研究：京东的精益需求 59

2.2.5  精益需求的误区及解决方法 61

2.3  实例化需求 62

2.3.1  实例化需求概述 62

2.3.2  实例化需求的价值 63

2.3.3  实例化需求的实现 63

2.3.4  实例化需求实践误区 66

2.4  敏捷协作 67

2.4.1  敏捷协作概述 68

2.4.2  敏捷协作的价值 68

2.4.3  敏捷协作的实现 68

2.4.4  案例研究：京东360评估系统

研发团队的敏捷之路 81

2.4.5  敏捷协作的误区 83

2.5  可视化管理 84

2.5.1  可视化管理概述 84

2.5.2  可视化管理的价值 85

2.5.3  可视化管理的实现 85

2.5.4  案例研究：某大型金融机构的

可视化管理 89

2.6  规模化敏捷交付 91

2.6.1  规模化敏捷交付概述 91

2.6.2  规模化敏捷交付的价值 91

2.6.3  规模化敏捷交付的实现 91

2.6.4  规模化敏捷实例 95

2.6.5  案例研究：京东购物App千人

敏捷实例 106

2.6.6  规模化敏捷的误区 108

第3章  开发领域实践 109

3.1  分支模型 111

3.1.1  分支模型概述 111

3.1.2  分支模型的价值 111

3.1.3  版本控制系统中的基本

概念 111

3.1.4  常见的分支模型 112

3.1.5  分支模型的选择 117

3.1.6  案例研究：某大型国有银行分支

实践 119

3.1.7  分支模型使用的误区 120

3.2  本地开发 121

3.2.1  本地开发概述 121

3.2.2  本地开发的过程 122

3.2.3  本地开发面临的问题及

挑战 123

3.2.4  高效本地开发 124

3.2.5  一线互联网公司本地开发

示例 126

3.2.6  小结 129

3.3  云端开发 129

3.3.1  云端开发概述 130

3.3.2  云端开发的价值 130

3.3.3  云端开发的实现 131

3.3.4  案例研究：基于微服务的云端

开发 134

3.3.5  云端开发的误区 138

3.3.6  小结 138

3.4  代码评审 138

3.4.1  代码评审概述 139

3.4.2  代码评审的价值 139

3.4.3  代码评审的类型 139

3.4.4  代码评审的内容 140

3.4.5  代码评审的*佳实践 141

3.4.6  案例研究：某一线互联网公司的

代码评审案例 142

3.4.7  代码评审的误区 144

3.5  单元测试 144

3.5.1  单元测试概述 145

3.5.2  单元测试的价值 146

3.5.3  单元测试的示例 146

3.5.4  单元测试的原则 148

3.5.5  测试替身 149

3.5.6  案例研究：某一线互联网企业的

单元测试应用案例 150

3.5.7  单元测试的常见误区 151

3.6  代码扫描 151

3.6.1  代码扫描概述 151

3.6.2  代码扫描的价值 152

3.6.3  代码扫描的原理 152

3.6.4  代码扫描的应用场景 152

3.6.5  案例研究：某一线互联网公司的

代码扫描实践 154

3.6.6  代码扫描的误区 157

3.6.7  代码扫描的展望 158

3.7  编译构建 159

3.7.1  编译构建概述 159

3.7.2  编译构建的价值 161

3.7.3  编译构建的实现 161

3.7.4  案例研究：基于distcc协议的

分布式编译平台改造 165

3.7.5  编译构建的误区 167

3.8  架构设计 168

3.8.1  架构设计概述 168

3.8.2  架构设计的价值 169

3.8.3  架构设计的实现 169

3.8.4  常见的架构模式 173

3.8.5  架构模式对研发效能的

影响 177

3.8.6  案例研究：S公司的微服务

“失败”之旅 178

3.8.7  架构设计的误区 182

3.9  低代码应用 183

3.9.1  低代码概述 183

3.9.2  低代码平台7个核心价值 183

3.9.3  低代码平台用户评价指数 184

3.9.4  低代码平台三个核心目的 185

3.9.5  低代码的实现 186

3.9.6  案例研究：某公司低代码研发

效能实践 187

3.9.7  低代码平台应用的误区 193

3.10  测试驱动开发 194

3.10.1  测试驱动开发概述 194