1. 编码能力

   • 代码质量（Bug率、代码规范符合度、单元测试覆盖率）

   • 代码审查参与度（提出有价值建议的数量/被采纳建议数）

   • 技术债务处理（主动解决技术债务的任务占比）

2. 系统设计与架构

   • 设计文档质量（清晰度、完整性、可落地性）

   • 架构合理性评估（扩展性、维护性、性能考虑）

   • 技术选型能力（选型的恰当性与论证充分性）

3. 团队协作与贡献

   • 知识分享（技术分享次数、文档贡献量）

   • mentorship（指导 junior 工程师的有效性）

   • 跨团队协作（参与跨组项目的贡献度）

4. 业务与产品理解

   • 需求理解深度（减少因理解偏差导致的返工）

   • 业务价值贡献（功能上线后的业务指标影响）

小组级自定义指标（示例）

• 前端小组：页面加载性能、用户体验优化效果、跨浏览器兼容性处理

• 后端小组：API响应时间、系统稳定性（可用性指标）、数据库优化

• 移动端小组：APP崩溃率、功耗优化、热修复能力

• 算法小组：模型准确率提升、推理效率优化、算法创新性

实施与管理方案

数据化评估工具推荐

1. 代码质量平台：使用SonarQube、CodeClimate等工具自动收集代码质量指标

2. 项目管理集成：将Jira、TAPD等工具与考核系统对接，自动提取任务完成数据

3. 同行评审系统：搭建内部评审平台，收集同事间的互评数据

4. 自动化仪表盘：使用DataEase、Metabase等BI工具创建个人技能雷达图

考核流程设计

1. 季度轻度评估：以数据指标为主，进行趋势分析

2. 年度深度评估：结合360度评估（自评、同事评、上级评）

3. 校准会议：各小组负责人共同讨论评估结果，确保公平性

4. 一对一反馈：考核结果必须配合详细的反馈与发展建议

避免常见陷阱

1. 避免纯量化陷阱：不要只看数字，要考虑任务难度和上下文

2. 考虑项目差异：新产品与遗留系统开发的工作性质不同应区别对待

3. 防止指标操纵：如过度追求Bug数量减少可能导致开发速度过慢

4. 兼顾创新与稳定：平衡“尝试新技术”与“保障稳定性”之间的关系