Уйдёт лидер — до 97% файлов без автора: считаем truck factor по git

Вот важная новость с фронта ИИ: sproshchaev 53 минуты назад Краткое содержание статьи Уйдёт лидер — до 97% файлов без автора: считаем truck factor по git Средний 11 мин 1. 6K Блог компании OTUS Карьера в IT-индустрии Управление разработкой * Управление проектами * Git * Аналитика Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС. В этой статье расскажу, почему руководитель команды обычно узнаёт о концентрации знаний в день заявления об уходе, как посчитать её заранее по истории git и что в этом расчёте меняют коммиты, сделанные вместе с агентом.

Сильный разработчик кладёт на стол заявление, впереди две недели отработки. Руководитель открывает файл владельцев кода: модулей у человека три, у каждого записано ещё по два ответственных, всё выглядит спокойно. Через месяц в одном из модулей падает интеграция со сторонним API, и выясняется, что два «ответственных» видели этот код только в списке изменённых файлов на ревью.

Технические детали

Команда неделю разбирается в проблеме по логам и комментариям в коде. Обычное объяснение звучит так: «не успели передать дела». Две недели здесь ни при чём: знания собирались в одной голове годами, а измерить это можно было в любой день, просто никто не смотрел.

Что я посчиталЧтобы не спорить на ощущениях, я взял метод из работы Авелино и соавторов, представленной на конференции ICPC в 2016 году. Они предложили считать truck factor, то есть bus factor, автоматически по истории git. Для каждого файла считается степень авторства разработчика (DOA): создал ли он файл, сколько раз менял и сколько правок внесли другие.

Величина нормируется по максимуму для файла, и автором считается тот, у кого нормированный DOA выше 0,75, а абсолютный не ниже 3,293. Авторов у файла может быть несколько. Затем по одному исключают автора с наибольшим числом файлов, пока оставшиеся авторы покрывают хотя бы половину файлов.

Отраслевые последствия

Число исключённых разработчиков и есть оценка truck factor по этой модели. Ядро расчёта занимает несколько строк:import math def doa(is_first_author: bool, own_changes: int, other_changes: int) -> float: # Avelino et al. , ICPC 2016: первое авторство весит больше всего, # свои правки добавляют, чужие правки медленно отнимают return (3.

098 * int(is_first_author) + 0. 164 * own_changes - 0. log1p(other_changes))В исходной работе 65% из 133 популярных проектов GitHub имели truck factor не больше двух.

Я применил эту методику к шести открытым проектам на JVM и Python по зафиксированным коммитам от 29 сентября до 23 октября 2026 года.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.