本文目录#

引言#

研发绩效评估应基于数据而非主观印象。本文总结绩效指标设计、评估流程与激励机制。

绩效指标#

  • 结果指标：功能交付、业务影响；
  • 过程指标：代码质量、测试覆盖、协作；
  • 行为指标：团队合作、创新、学习；
  • 指标来源：工程数据、OKR、360°反馈。

评估流程#

  1. 设定周期目标；
  2. 数据采集与汇总；
  3. 主管+同事评估（定性 + 定量）；
  4. 校准会议；
  5. 反馈与发展计划。

激励机制#

  • 与薪酬、晋升结合；
  • 设立奖励（创新奖、影响力奖）；
  • 强调成长型反馈（Feedforward）。

风险与平衡#

  • 避免指标驱动行为偏差；
  • 保持透明与公平；
  • 保护数据隐私；
  • 定期审查指标有效性。

总结#

数据驱动的绩效评估强调客观性和成长性，需要结合定量指标与定性反馈，形成持续改进的闭环。

参考资料#

  • [1] Microsoft Engineering Performance Framework.
  • [2] Radical Candor, Kim Scott.

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