DORA, SPACE, LinearB — 그리고 모두가 답하지 못한 질문

이 글은 DORA, SPACE, LinearB, CodeScene, 그리고 git 기반 도구들을 검토하며, 이들이 유용하지만 불완전한 생산성 지표라고 지적한다.

공통된 사각지대는 코드 지속성, 즉 변경 사항이 실제 운영 환경에서 얼마나 오래 살아남는지에 대한 부분이다.

또한 기존 프레임워크는 개인 기여와 소유권을 충분히 드러내지 못한다고 주장한다.

이 격차를 메우기 위해 저자는 엔지니어가 코드의 장기 생존에 미치는 영향을 추적하는 EIS(Engineering Impact Signal)를 만들었다.

글은 팀이 속도나 만족도만 최적화하다가 기술 부채와 아키텍처 리스크를 놓칠 수 있다고 경고한다.