Когда команда растёт, а процессы усложняются, тратить время на ручную сборку аналитики — непозволительная роскошь. Особенно если речь о разработке, где Lead Time, плотность багов и скорость релизов — ключевые метрики OKR.
CPO Эсборд Владимир Гладун рассказывает, как его команда построила автоматическую систему трекинга задач с помощью скрипта и API WEEEK
и получила прозрачную аналитику по задачам.
Работа по OKR и нехватка аналитики
Мы в работе используем фреймворк OKR как центральную систему управления качеством и скоростью работы.
В OKR фиксируются конкретные показатели: доля закрытых приоритетных багов, воронка обнаружения багов (тестировщики или пользователи), плотность багов
на фичу, crash-free rate, скорость выполнения задач от технического дизайна
до релиза, показатели автотестов и время жизни багов.
Поэтому автоматическая выгрузка аналитики из WEEEK стала ключевой: OKR требуют частого мониторинга — не раз в месяц, а ежедневно. Без автоматизации ни одна из этих метрик не могла бы поддерживаться актуальной и управлять работой команды.
С учётом нашей работы по OKR, аналитику и выгрузку нам нужно было смотреть чаще, чем раз в месяц. Так что мы решили написать скрипт и сделать собственную аналитику.
Тот самый скрипт
Придумали мы схему из трёх компонентов:
- Написали Python-скрипт. Он раз в день по Cron (через Yandex Cloud Functions) ходит в API WEEEK, забирает все задачи из конкретной доски, сравнивает их с предыдущим днём, фиксирует изменения статусов и передаёт всё это в Google-таблицы
- Google-таблица — наша база исторических данных. Каждая строка является задачей, столбец — колонкой Канбан-доски из WEEEK, например, «Новые баги», «В реализации», «Готово к релизу», «Зарелизено» и т. д. Если задача в какой-то день перешла в новую колонку, в ячейке появляется дата перехода.
- Внутренние дашборды по багам и задачам также в таблицах. На основе таблицы выводим метрики и графики: «Время жизни багов по приоритетам», «Плотность багов на фичу», «Распределение багов по типам», «Lead Time от Technical Design до релиза», «Доля закрытых багов с критичностью Red/Orange в OKR-периоде»
И вот теперь мы ежедневно видим эти цифры, принимаем на их базе решение
и вылавливаем проблемы.
Всю эту систему сделали не разработчики, а аналитик-джун с помощью AI. Где-то за два дня эту задачу удалось реализовать.
И, кстати, вот тот самый скрипт! В формате txt.
❗Дисклеймер от WEEEK. Публикация скрипта носит ознакомительный характер. Его содержание не соответствует вашей команде и процессам, так как написан для команды и процессов Эсборд. Не пытайтесь применить скрипт у себя, не сработает. Но поучить на нём ИИ можно
⚡️ Отслеживать скорость релизов (Cycle time) в рамках конкретной доски от момента попадания задачи в доску до момента её завершения
⚡️ Увидеть количество завершённых задач за период в рамках отдельной доски
⚡️ Сразу применять фильтры по приоритету или кастомным полям, чтобы отслеживать завершённые задачи по определённым, необходимым пользователю параметрам
⚡️ Будем фиксировать даты перемещения задач между колонками и отображать их на диаграмме потока. Это позволит визуально оценивать плавность движения задач по доске. На диаграмме сразу будут заметны места, где задачи задерживаются, ещё до их завершения, что поможет вовремя выявлять узкие места и оптимизировать процесс
Пока в первой версии мы не будем давать выбор, с какой колонки начинать считать Cycle time. Для всех пользователей метрика будет считаться с момента попадания задачи в доску, до её завершения в рамках этой же доски
Не про скрипт, но очень интересно
После успеха со сбором данных команда пошла дальше — теперь ЯндексGPT помогает приоритизировать баги.
Как работает:
➡️ Скрипт берёт новые баги из WEEEK (по кастомному полю Task Type)
➡️ Передаёт название + описание в нейросеть
➡️ Нейросеть возвращает приоритет и объяснение, почему он такой
➡️ В WEEEK проставляется отметка «обработано ИИ», а тестировщик получает отчёт в Telegram
Комбинация WEEEK и небольшого слоя автоматизации превращается в мини-аналитическую систему. В итоге мы экономим время, получаем данные для зрелой продуктовой культуры, укрепляем дисциплину и эффективнее достигаем целей
по OKR.
Подписаться 
