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リーダーボードは、品質（AIレビュースコア）とインパクト（コードの複雑さ）を組み合わせて各開発者をスコアリングします。最も多くの行を書いたエンジニアではなく、堅牢なコードを出荷したエンジニアを評価する仕組みです。チームのPRがある程度レビューされたら、Code Review → Leaderboard から確認できます。
リーダーボード

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リーダーボードの目的

  • チーム相対スコアリング — 両指標はチームの平均値に対して正規化されるため、スコアは自チームの文脈で意味を持ち続けます
  • バランスの取れた評価 — 品質とインパクトが均等（50/50）に貢献するため、大量の出荷が低品質を隠せません
  • 公平な比較 — 大規模なリファクタリングは些細な変更よりも比例して高く評価されます
  • 品質へのインセンティブ — 1〜10の品質スコアがコードレビューをポジティブなフィードバックループに変えます
  • 診断ツールとしての側面 — PRカウントだけでは見えないワークロードの偏りや品質トレンドを可視化します

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品質スコア

各PRには1〜10スケールの品質スコアが付与されます。スコアは10から始まり、検出された問題の数と深刻度によって減点されます。重大な問題は低深刻度の問題より大きなペナルティを受けます。ダッシュボードに表示されるチーム品質スコアは、全開発者の平均値です。

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コアの計算式

内訳：
  • Normalized Quality Score = 著者の平均品質スコア / チーム品質スコア
  • Normalized Impact Score = 著者の合計インパクト / チームの平均インパクト
スコアが1.0の場合、その開発者はチームの平均にちょうど位置していることを意味します。

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インパクトの計算

各マージリクエストのインパクトスコアは変更の複雑さを測定します：
インパクトの計算式は Oobeya GitWiser Coding Impact Score の方法論を参考にしています。

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計算例

チームデータ： チーム平均：
  • チーム品質スコア = (8.5 + 7.2 + 9.0) / 3 = 8.23
  • チーム平均インパクト = (450 + 280 + 120) / 3 = 283.33
Aliceの Contribution Score：
  • Normalized Quality = 8.5 / 8.23 = 1.03
  • Normalized Impact = 450 / 283.33 = 1.59
  • Contribution Score = (1.03 + 1.59) / 2 = 1.31
Alice のスコアは 1.31 — チーム平均より31%上です。

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リーダーボードの読み方

スコアの組み合わせを単なるランキングではなく、エンジニアリング健全性の診断指標として活用してください：
リーダーボードを毎週確認して、チーム全体の品質トレンドとワークロードバランスを追跡しましょう。

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