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Leaderboard는 품질(AI 리뷰 점수)과 영향도(코드 복잡도)를 균형 있게 반영하여 각 개발자에게 점수를 부여합니다. 가장 많은 줄을 커밋하는 사람이 아니라, 견고한 코드를 출시하는 엔지니어에게 보상이 돌아갑니다. 팀에서 몇 건의 PR이 리뷰된 후 Code Review → Leaderboard에서 확인할 수 있습니다.
Leaderboard

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Leaderboard를 사용하는 이유

  • 팀 상대 점수 — 두 지표 모두 팀 평균에 대해 정규화되므로 점수가 팀 맥락에서 의미 있게 유지됩니다
  • 균형 잡힌 평가 — 품질과 영향도가 동등하게 기여(50/50)하므로 높은 출력량으로 낮은 품질을 감출 수 없습니다
  • 공정한 비교 — 대규모 리팩터링은 사소한 변경보다 비례적으로 높은 점수를 받습니다
  • 품질 인센티브 — 1~10점 품질 점수는 코드 리뷰를 긍정적인 피드백 루프로 만듭니다
  • 진단 도구, 단순 순위 이상 — PR 수만으로는 알 수 없는 업무 불균형과 품질 추세를 드러냅니다

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품질 점수

각 PR은 1~10점의 품질 점수를 받습니다. 점수는 10점에서 시작하여 발견된 문제의 수와 심각도에 따라 감점됩니다. 위험도가 높은 문제는 낮은 심각도보다 더 큰 패널티를 받습니다. 대시보드에 표시되는 팀 품질 점수는 모든 개발자의 평균입니다.

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핵심 공식

여기서:
  • 정규화된 품질 점수 = 작성자 평균 품질 점수 / 팀 품질 점수
  • 정규화된 영향 점수 = 작성자 총 영향도 / 팀 평균 영향도
정확히 1.0이면 해당 개발자가 팀 평균에 정확히 위치한다는 의미입니다.

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영향도 계산

각 머지 리퀘스트의 영향도 점수는 변경의 복잡도를 측정합니다:
영향도 공식은 Oobeya GitWiser Coding Impact Score 방법론에서 파생되었습니다.

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계산 예시

팀 데이터: 팀 평균:
  • 팀 품질 점수 = (8.5 + 7.2 + 9.0) / 3 = 8.23
  • 팀 평균 영향도 = (450 + 280 + 120) / 3 = 283.33
Alice의 기여 점수:
  • 정규화된 품질 = 8.5 / 8.23 = 1.03
  • 정규화된 영향도 = 450 / 283.33 = 1.59
  • 기여 점수 = (1.03 + 1.59) / 2 = 1.31
Alice의 점수는 1.31 — 팀 평균보다 31% 높습니다.

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Leaderboard 해석

점수 조합을 단순 순위가 아닌 엔지니어링 건강 상태의 진단 도구로 활용하세요:
매주 Leaderboard를 검토하여 팀 전체의 품질 추세와 업무 균형을 추적하세요.

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관련 문서

Skill Matrix

Security, Performance, Correctness, Patterns 도메인에 걸친 개발자별 숙련도를 확인합니다

Code Review Analytics

코드 리뷰 추세, 개발자 성과, 팀 건강 상태를 시간별로 추적합니다