W swojej praktyce, jak skutecznie monitorować i zarządzać długiem technicznym?Jak skutecznie monitorować dług techniczny?
Czy używasz konkretnej charakterystyki, takiej jak SLOC?
W jaki sposób wizualnie wyświetlasz wyniki swoim interesariuszom i kierownictwu?
Jakie korzyści widziałeś w tym procesie?
Piszemy karty historii dla długu technicznego. Są CZARNE, z dużymi żółtymi znakami ostrzegawczymi na nich. Dostań za dużo na ścianie, i to jest PRAWDZIWIE oczywiste.
Kto idzie przeszłości można je zobaczyć :)
Używamy @todo komentarze.
W języku Python narzędzia epydoc ładnie formatują @todo.
Mamy mały skaner kodu, który wyodrębnia linie komentarza @todo. Popychamy ich do zaległości jako pracę do wykonania.
Mówię trochę o niektórych danych używanych do identyfikacji długu technicznego w moim blogu poniżej. Zadłużenie techniczne może oznaczać znacznie więcej niż tylko porządkowanie elementów wyróżnionych za pomocą instrukcji TODO w kodzie. Mechanizm śledzenia zmieni się w zależności od tego, na którym wskaźniku ryzyka się koncentrujesz.
http://blog.acrowire.com/technical-debt/technical-debt-part-2-identification/
Jest plug-in for Sonar że przekłada dług techniczny do $.
Nie wykorzystałem jeszcze tego, ale wygląda obiecująco.
Jak wygląda karta historii zadłużenia technicznego? –
Czarna karta, z rzędem żółtych znaków ostrzegawczych z boku, a około 30% obszaru przedniego jest szare (gdzie zapisujemy dane). Ale w przeważającej części jest czarny i żółty. Widzę je stąd - bardzo oczywiste. –