Mérnöki mesterség, amely lépést tart az AI-jal.

A Judgment Dojo heti rendszerességű gyakorlóprogram azoknak a fejlesztőcsapatoknak, amelyek tudatosan szeretnék fejleszteni az ítélőképességüket. 6–12 fős csapatok 8–16 héten át hetente találkoznak, négy témakör egyikében: AI Code Judgment, Architectural Thinking, Refactoring Judgment, illetve TDD and Quality Practices. Csapatonként 2,8 millió forinttól. További részletek a Dojo-ról.

A Precision Sprint egy négy-nyolc hetes megbízás: a Craftosphere egy szenior mérnöke együtt dolgozik a csapattal egy konkrét, jól körülhatárolt problémán, például az AI által írt kód review-gyakorlatának kialakításán, a minőségi kultúra átalakításán vagy az architekturális döntések megszilárdításán. Rögzített feladat, fix ár, kézzelfogható eredmény. 7 millió forinttól. További részletek a Sprintről.

Egy rövid beszélgetéssel. Elmondják, hol tart a csapatuk az AI által írt kóddal, mi pedig megmondjuk, melyik termékünk illik Önökhöz, vagy hogy egyelőre egyik sem Önöknek való. A beszélgetés ingyenes, és utána nem bombázzuk Önöket e-mailekkel.

Elsősorban medior és szenior fejlesztőknek (jellemzően 5–15 év tapasztalattal), akik naponta használnak AI-alapú kódolóeszközöket, de meg akarják őrizni és tovább akarják fejleszteni azokat a döntési készségeket, amelyeket az AI nem tud kiváltani. Csapatvezetőknek és staff szintű mérnököknek is szól, akiknek minőségi elvárásokat kell felállítaniuk olyan csapatokban, ahol a kód egyre nagyobb részét AI írja.

A Craftosphere Engineering Quality Scorecard a csapat méretétől függően két-négy hétig tart. Az eredmény egy írásos jelentés a négy CODA-dimenzió mentén és egy rangsorolt cselekvési terv. Egy Judgment Dojo vagy Precision Sprint után egy újabb Scorecard méri a változást.

A CODA (Comprehension and Ownership Depth Assessment) egy keretrendszer, amelyet a Craftosphere fejleszt a mérnöki ítélőképesség mérésére. Négy dimenziója két, egymást ellensúlyozó párt alkot:

• Speed vs. Depth (gyorsaság és alaposság): Decision Velocity (milyen gyorsan jut el a csapat az architekturális döntésekig) és Decision Confidence (mennyire állják ki a döntések az idő próbáját).
• Output vs. Ownership (mennyi kód készül, és mennyire érzik a sajátjuknak): Comprehension Ratio (el tudják-e magyarázni és módosítani a fejlesztők a kódot, amelyet élesítenek) és Review Depth (mennyire alaposan nézik át az AI által írt kódot).

Ha valaki egy pár egyik tagját mesterségesen javítja, a másik láthatóan romlik. Ugyanez az elv teszi hatékonnyá a DORA-mutatókat is. A CODA még fejlesztés alatt áll. Jelenleg minden Scorecard kvalitatív szempontrendszerét adja.

A DORA, a SPACE és a CODA három különböző szinten mér. A DORA azt, milyen gyorsan és megbízhatóan jutnak élesbe a változtatások, a SPACE a fejlesztői termelékenységet, a CODA pedig a kettő mögött álló mérnöki ítélőképességet, amelynek mérését az AI-alapú kódolóeszközök sürgetővé teszik. A CODA a DORA és a SPACE kiegészítése, nem helyettesítője, és minden Scorecard-jelentésben mindkettőre hivatkozunk.

Igen. Mielőtt bármit látnánk, aláírjuk az Önök titoktartási szerződését, vagy ha Önöknek úgy kényelmesebb, a miénket. Abban az is szerepel, kik láthatják a kódot a részünkről.

Csak olvasási jogosultsággal. A kódbázis egy másolatán dolgozunk, mert a felméréshez és annak AI-támogatott részeihez a teljes kódbázisnak kéznél kell lennie. A megbízás végén a másolatot töröljük. Soha semmit nem töltünk fel a repositoryjukba, és írási jogra sincs szükségünk.

Felmérés és Sprint közben igen, a Craftosphere saját fiókjain keresztül, és csak akkor, ha az adott megbízásban írásban hozzájárulnak, az eszközök megnevezésével. Elmondjuk, melyik modell mihez fért hozzá. Ha nem járulnak hozzá, AI-eszközök nélkül dolgozunk, ami tovább tart.

Nem. A Scorecard a csapatok gyakorlatait értékeli, nem az egyes embereket. Senki nem kap egyéni pontszámot, és személyes adat nem jut el a vezetéshez. A fejlesztőkkel azért készítünk interjút, hogy megértsük, hogyan dolgoznak a csapatok, nem azért, hogy minősítsük őket.

A jegyzeteinket és a megállapításokat, hogy egy későbbi Scorecard mérni tudja a változást. Ha kérik, ezeket is töröljük. Ha írásban hozzájárulnak, anonimizált adatokat is megőrzünk a CODA-hoz kapcsolódó kutatáshoz, de semmi olyat, amiből a cégük vagy a munkatársaik azonosíthatók. Hozzájárulás nélkül kutatási célra semmit nem őrzünk meg.