Меня зовут Игорь, я тимлид в e-commerce. Когда у меня появилась вторая команда, стало понятно, что вручную следить за двумя Jira, двумя GitLab и метриками одновременно - сложно Пробовал разные дашборды, но всё равно приходилось переключаться между инструментами и собирать картину в голове. В итоге решил сделать один инструмент, который собирает всё в одном месте
Знакомая история
Понедельник. Стендап. Кто-то пишет в чат:
«Кто-нибудь смотрел MR #847? Он висит уже 5 дней»
«Ваня, у тебя очередь из 12 ревью накопилась»
«Почему мы не задеплоили фичу авторизации? Где она застряла?»
«Кто знает, почему у нас TTM вырос в 2 раза за месяц?»
Это не проблема мотивации и не проблема людей. Это проблема видимости. Данные о том, что происходит в команде, есть - они в GitLab, в Jira, в GitHub. Их просто никто не собирает в одном месте
Большинство команд узнаёт о проблемах из разговоров, а не из метрик. Это медленно, субъективно и утомляет всех участников
Что такое GitPulse
GitPulse - инструмент инженерной аналитики для технических команд. Он подключается к GitLab или GitHub с одной стороны, к Jira - с другой, и даёт сводную картину по команде: без ручного сбора, без таблиц, без «надо посмотреть»
Метрики доставки - командный уровень
TTM (Time-to-Merge) - медианное время от открытия до мержа MR
Застрявшие MR - пул-реквесты без движения дольше N часов
MR без ревью - то, что идёт напрямую без code review
Нагрузка ревьюеров - распределение ревью между членами команды (коэффициент Джини)
Метрики доставки - уровень разработчика
Отдельный срез по каждому участнику команды - не для слежки, а чтобы каждый сам видел, как он выглядит на фоне команды:
Количество MR - сколько пул-реквестов открыл и смёрджил за период
Средний размер MR - среднее количество строк кода на один мёрдж-реквест
Замечания от ревьюеров - среднее количество комментариев, которые получает разработчик на свои MR
Сравнение с медианой команды - выше или ниже по каждой метрике относительно остальных
Это работает в обе стороны: тимлид видит общую картину, а разработчик сам понимает, где он сильнее или слабее команды - без неловких разговоров на 1-to-1
Инсайты - автодиагностика команды
Алгоритмы анализируют данные и сами выдают выводы: что критично, что требует внимания, что просто информационный сигнал. Никакого «смотри сам и делай выводы».
Sprint + Jira: история и аналитика
Интеграция с Jira даёт отдельный слой аналитики по спринтам. Без экспорта в Excel, без ручного подсчёта.
История спринтов — commitment, фактическое выполнение и отклонение по каждому спринту на одном экране
Средний commitment и completion — видно, насколько стабильно команда планирует и выполняет, есть ли тренд
Вбросы (scope creep) — сколько story points добавлялось в середине спринта, в каких спринтах это было критично
Текущий vs прошлый спринт — сравнение прогресса в реальном времени
Детальный просмотр закрытого спринта — что сделано, что не сделано, что перенесено
AI-ретроспектива
По каждому закрытому спринту можно запустить AI-анализ прямо в интерфейсе. Он смотрит на реальные данные из Jira: что взяли, что сделали, что перенесли, сколько вброшено - и даёт конкретные выводы и рекомендации. Не общие слова, а наблюдения на основе чисел этого конкретного спринта
Какие боли закрывает
Проблема | Как было | Как стало |
|---|---|---|
Кто застрял? | Спрашивать в чате | Таблица MR без движения |
Ревью перегружен один | Выяснять на стендапе | Gini-коэффициент + график нагрузки |
Почему TTM вырос? | Догадываться | Тренд по неделям + drill-down по MR |
Кто пишет большие MR? | Интуиция тимлида | Средний размер MR на разработчика + медиана команды |
На кого жалуются ревьюеры? | Кулуарные разговоры | Замечания на MR в сравнении с медианой команды |
Как прошёл спринт? | Ретро по памяти | AI-ретро по данным из Jira |
Сравнить две команды | Excel-таблица вручную | Radar-chart + Jira comparison |
Демо
Сделал демо-режим с фейковыми данными - можно посмотреть без регистрации, просто покликать:
🌐 Лендинг: gitpulse.ru/landing
🎮 Демо (без регистрации): gitpulse.ru/demo
Если зайдёт - можно подключить свой GitLab или GitHub. Jira - опционально, для спринт-аналитики
Стек и немного под капотом
Для тех, кому интересно:
Backend: Spring Boot 3.3, Java 21
DB: PostgreSQL + Flyway
Frontend: Thymeleaf + Chart.js (SSR)
Интеграции: GitLab API, GitHub API, Jira
AI: Anthropic Claude Haiku
Мониторинг: Prometheus + Grafana + Loki
Вся аналитика считается на бэкенде - никакого тяжёлого фронтенда, никакого BI-движка. Просто SQL + немного алгебры для метрик вроде коэффициента Джини. SSR-первый подход: страницы отдаются готовыми, без клиентского рендеринга
Что дальше
Сейчас это MVP с реальными пользователями. В roadmap: DORA metrics, публичное API для интеграций и др.
Буду рад фидбеку в комментариях: что полезно, чего не хватает, на что похоже из того, что вы уже используете