ShowTeamWork

Ссылки сюда (10) →

Проблема

При грамотном процессе разработки, с применением средств групповой работы, таких, как:

• трекеры задач (Bugzilla, Jira, Mantis),
• вики-системы (CustisWiki) и
• системы контроля версий (CVS, Subversion, git, Mercurial, Bazaar ),

накапливается огромная история коллективного взаимодействия команды.

---

Хочется:

• эффективно извлечь из этих данных полезные знания:

Работа

кто, как и где «вкалывает»,

Взаимодействие

кто с кем, и в каких темах

например:

• достаточно ли было Agile-кроссфункциональности?
• где были проблемы (заброшенные области, забытые люди)
• и т.п.

• быстро и нескучно рассказать о работе своей команды:
  • демонстрации заказчикам;
  • гордость перед коллегами;
  • хедхантинг новых сотрудников.

---

Однако на практике возникает проблемы:

• как эффективно исследовать этот пласт информации?

• как эффектно показать свою работу лицом?

---

Может посчитать метрики? Ненавистные SLOC и иже с ними? Да, такие инструменты есть:

• StatSVN Примеры: [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9],…

В зависимости от глубины детализации можно получить:

• • либо пару унылых метрик («KSLOCs в месяц на сферического разработчика в вакууме», то есть в нашей метафоре максимум — «площадь лесного массива»).
  • либо многостраничные Excel-dashboardы, заполненные мириадами цифр, в которых почти также бессмысленно лезть человеку, если он не профессор Чарли Эппс из сериала Numb3rs с его верными суперкомпьютерами и волшебными алгоритмами DataMining-a.

---

• Читать логи переписки и коммиты в VCS?

То есть разрабатывать «шахту знаний» киркой и мотыгой? Бродить по лесу и считать деревья? Муторно!

---

Что же делать?

Есть альтернативный способ «увидеть лес за деревьями» и при этом выжать краткую информацию по процессу — Визуализация. В динамике!

Есть уже даже несколько моделей!

Целых две ☻ .

Codeswarm

• CodeSwarm.
• Самая древняя! (год с копейками).
• Визуализация физической модели «Люди и файлы» (на самом деле 4-ре модели: «Simple», «Chaotic», «Maxwell», «Legacy»).

Основная идея

• • «Люди» не любят друг друга — отталкиваются!
  • «Файлы» тоже отталкиваются! «обратно пропорционально расстоянию»
  • «Людей» и «Файлы» притягивает при коммитах!
  • «Люди» сближаются из-за совместной работы над одними файлами

---

А также:

• Файлы можно красить (по директориям).
• Работа красит — файлы красят людей.
• Цветной пульс проекта в динамике.

Что не хватает?

Именно поэтому «самодельных» визуализаций — почти нет!

• Сохраненного видео. Только рисует.
• Какое видео без музыки?
• Инфоканал — текст бегущей строкой — субтитры!
• Максимальная автоматизация:
  • «старт с нуля» — только включить и дать на вход лог!
  • «эволюционные доработки» — легко и быстро «править кино».

Наше решение все это делает!

Gource

Основная идея

• Визуализация и структур каталогов («облака имен»)!
• Модель «Пчелы» и «цветы»!
• Видны:
  • «Горячие зоны».
  • Кроссфункциональные парни.
  • Заброшенные люди и код.

Наш фреймворк

Мы используем

Свободные, open-source программы:

• CodeSwarm (GPLv3) (требует установленной Java).
• Gource (GPLv3).
• MEncoder (GPL version 2).
• FFmpeg (LGPL or GPL).

А также несколько треков свободно доступной электронной музыки от Tunguska Music Society (License: Creative Commons). Если вы поленитесь искать музыку — мы сделаем клип на базе случайного трека (несколько треков идут в комплекте). Бесплатно и патриотично! Если хотите публиковать свои ролики, напоминаем о пока еще существующих цифровых правах на музыку и рекомендуем использовать только свободно доступную музыку — тут огромный выбор музыки в стиле Ambient.

Схема генерации

Упрощенная схема генерации представлена выше.

Важно знать следующее:

Единственный необходимый входной файл — лог:

cvs log > cvs.log

или

svn --verbose log > svn.log

Будучи запущенной ShowTeamWork без дополнительных файлов автоматически проанализирует лог, и

• выделит наиболее крупные каталоги
• подберет для них случайную контрастную палитру цветов
• сгенерирует файл настроек
• предложит одну из заготовленных музыкальных дорожек в стиле Ambient.

Где скачать?

Проект (исходники и бинарники) хостится на Google Code — http://code.google.com/p/showteamwork/.

Т.е. скомпилированные под Windows бинарники, вместе можно скачать отсюда, а если хотите поучаствовать в разработке — см. http://code.google.com/p/showteamwork/source/checkout

Единственное софтверное требование под Windows — наличие Java (все остальное идет в комплекте).

Под Linux нужно установить (из исходников или пакетами — неважно):

• ffmpeg
• mencoder (из проекта mplayer)
• python (для надежности версии 2.5 или 2.6).
• gource http://code.google.com/p/gource/

и сделать, чтобы эти утилиты были прописаны в путях.

Cразу посмотрите каталог samples, должно быть все понятно.

Чуть позже, мы подробно распишем здесь назначение каждой настройки.

Контакты

• Стас Фомин.

Но скоро планирую причесать код и опубликовать по-человечески, на хост-фабрике open-source проектов (скорее всего Google Code).

Примечания

---

Внимание! Данная статья выбрана для репликации во внешнюю базу знаний компании. Пожалуйста, не допускайте в этой статье публикацию конфиденциальной информации, ведения обсуждений в теле статьи, и более ответственно относитесь к качеству самой статьи — проверяйте орфографию, пишите по-русски, избегайте непроверенной вами информации.