原文摘要

本文阐述了随着组织规模扩大，工程生产力需要如何转变。

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进一步信息揣测

• 危机驱动的生产力投资：重大运维事故（如亚马逊黑色星期五宕机）往往是推动工程生产力变革的关键转折点，企业通常只在付出高昂代价后才会重视预防性投入（如负载测试基础设施）。
• 隐性成本量化：看似微小的低效（如10秒的手动任务）在大规模团队中可能累积成巨大浪费（亚马逊案例中相当于每年损失35年工程师工时），但管理层往往需要具体数据（如《如何测量任何事物》中的方法）才会批准优化项目。
• 单仓库vs多仓库的隐性影响：架构选择（如单仓库）会深度绑定后续开发流程，但决策时很少公开讨论其对测试策略、代码审查效率的长期制约，需根据团队规模动态调整。
• 工具重复的利弊：大公司（如亚马逊、谷歌）允许内部工具冗余以换取敏捷性，但未公开的代价是后期整合成本极高，成熟阶段才会强制收敛。
• 金丝雀部署的潜规则：强制代码审查等“减速”措施在扩张期常被忽视，但内部人士知道其实际能降低大规模故障风险（如数据库过载），需平衡速度与稳定性。
• 宠物项目的战略价值：个人主导的小型工具（如负载测试工具）可能通过有机增长成为公司级基础设施（支持泰勒·斯威夫特直播），但初期资源获取往往依赖非正式网络。
• AI落地的实验性冗余：头部公司会默许多个团队并行探索生成式AI对生产力的影响，而非统一规划，这种“浪费”是应对技术不确定性的潜规则。
• 第三方工具的隐藏成本：选择商用解决方案时，内部评估会关注长期可扩展性和生态绑定风险，但这类讨论通常不对外公开。