मुझे संदेह है कि आप गलत हैं और मुझे लगता है कि उद्योग में किसी ने भी दोनों की पुष्टि की है कि प्रोग्रामर और देवता के बीच भिन्नता है, लेकिन मुझे लगता है कि यह मुद्दा इससे कहीं अधिक दिलचस्प है। आपके द्वारा जोड़ा गया लेख एक दिलचस्प बिंदु लाता है: आप उत्पादकता के एक अच्छे मीट्रिक को खोजने की संभावना नहीं रखते हैं जो एक डेवलपर की सभी परिभाषाओं को फिट करता है। 6 आर्कटाइप्स (ठीक है, 5, क्योंकि एक एक मजाक है) के अलग-अलग मानदंड हैं - वर्कहॉर्स अधिक कोड का उत्पादन कर सकता है, लेकिन नवोन्मेषक इसलिए नहीं करता क्योंकि वह चीजों को करने के लिए नए, पागल तरीके सोच रहा है। एक अच्छा कोडर होने के लिए अलग-अलग रास्ते हैं और हर कोई इससे सहमत नहीं है कि वे क्या हैं।
यह संभवत: आपके दिन से लेकर दिन के कामकाज में भी भिन्नता पर लागू होता है। आप इसे कह सकते हैं, केएलओसी कह सकते हैं, लेकिन यह शायद आपकी उत्पादकता का केवल एक पहलू है। इसमें सुधार करने से आपकी उत्पादकता में सुधार होगा, लेकिन किकर यह है कि यदि आपकी मीट्रिक / उत्पादकता के मॉडल में आपके नियंत्रण से बाहर होने वाले कारक (मीटिंग्स, उदाहरण के लिए) शामिल नहीं हैं, लेकिन जो आपके (KLOCs) कारकों के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं, तो आप हो सकता है
मूल कागज उपायों समस्या सरल, मात्रात्मक पहेली पर सुलझाने। वास्तविक दुनिया में ऐसा करना कठिन है, इसलिए आप अपने आप को एक व्यक्तिपरक निर्णय (या अपने प्रबंधक) देने के गर्म और अस्पष्ट दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं कि आप उस दिन कितने उत्पादक थे - यह एक बेहतर उपाय होने की संभावना है, जो कठिनाइयों को बढ़ाता है। इस।
यदि आप इसे स्वयं मापना चाहते हैं, तो उत्तर शायद आपके और आपके कार्यस्थल के लिए विशिष्ट है। कुछ हफ़्ते तक एक लॉग रखें फिर अपने डेटा को कुछ मज़ा दें। कुछ विचार: अपने मूल प्रश्न का उत्तर देने के लिए, यदि आप डेटा को दो सेटों में बेतरतीब ढंग से विभाजित करते हैं और एक टी-टेस्ट करते हैं, तो आप एक विचार प्राप्त कर सकते हैं कि क्या दिन परिवर्तनशीलता का दिन है। आप सप्ताह के दिनों में अपने दिनों को बाल्टी में बदल सकते हैं और यह देखने के लिए कि क्या सप्ताह के दिनों में मतभेद हैं, एक एनोवा या जोड़ीदार टी-परीक्षण कर सकते हैं।