嗨，朋友！你听说过「新型工伤」吗？
我好像「赛博确诊」了😣
那天朋友约我吃饭，我下意识回复了句「好的，那我提一个日程」……还有上次跟一位准妈妈聊天，我好奇宝宝的预产期，结果脱口而出「宝宝预计什么时候发布呀？」
![孕妈妈 Be Like]( "孕妈妈 Be Like")
小编观察到，这种生活语言系统被职场黑话污染的「新型工伤」辐射范围还不小。就比如昨天，我只是抱怨了一句「外卖等了好久」，就被拉着科普了一中午「什么是 Lead Time」😓
简单地说，用「餐品已送达」的时间减去你下单的时间——更准确的说法是「商家已确认订单」的时间——得到的时间差，就是商家的 Lead Time。因为点外卖需要提前下单，所以 Lead Time 也被翻译成了提前期或前置时间……
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01 什么是 Lead Time？
和 Cycle Time 一样，Lead Time 也是精益生产的专业术语。Lead Time（交付时间）是指企业从接受客户订单开始，到成功向客户交付货物结束，中间所间隔的全部时间。
在软件开发语境中，研发团队的 Lead Time 是需求从被确认（即产品经理采纳需求）到上线交付所需的时间，也就是「From Idea To Launch 」的时间。
以 LigaAI【看板视图】中的研发需求为例，单一用户故事的 Lead Time 可以通过计算完成状态与创建状态的时间差值得出。而有统计结果表明，研发团队的整体交付时间通常符合韦伯分布，因此建议选用 85% 分位数进行分析，而不是平均值。
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在之前介绍 Cycle Time 的文章中，我们曾讨论过，Cycle Time 是指技术团队从头到尾完成一单位研发工作所需的平均时间。那么，Lead Time 和 Cycle Time 二者有怎样的关系或区别呢？
02 Lead Time vs Cycle Time
这个问题，让我们从「一个需求的一生（敏捷开发版）」说起。
一个创意/想法/反馈被提出后，要先通过产品愿景和目标的价值匹配等处理，由产品负责人确认是否可以接纳其成为待开发需求。
已采纳的研发需求会被记录在产品待办列表（Product Backlog）中，经过需求分析、需求拆分、需求评审、优先级排序、工作量估算等一系列步骤，变成一个个清晰明确的小粒度、高优先级的用户故事。这个过程会剥离出当前优先级/价值较低的需求，继续接受待办列表细化的考验。
在迭代计划会议上，Scrum 团队讨论符合 DoR（Definition of Ready）要求的用户故事，并结合优先级、工作量等，将其规划进迭代待办列表（Sprint Backlog）中，投入迭代开发。
当需求顺利通过开发、测试、部署，被成功发布到生产环境后，Lead Time 和 Cycle Time 的计时就按下终止键。
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也就是说，Lead Time 包括了用户故事的准备时间、在积压列表中的等待时间和研发团队实现需求的周期时间（即 Cycle Time）。
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敏捷联盟（Agile Alliance）还指出，Lead Time 和 Cycle Time 分别代表了不同角色的度量视角。前者从「用户视角」出发，衡量了需求从被确认到被满足的时间，而后者从「开发者视角」出发，衡量的是研发需求/用户故事从开始开发到成功交付的间隔时间。
总结一下。Lead Time 和 Cycle Time 都是用于度量研发速率的有效指标。Lead Time 以 PBI 的创建为起点，体现了研发团队响应需求的能力，而 Cycle Time 以需求进入迭代开发为起点，反映的是研发团队交付价值的能力。在数值关系上，Lead Time 包含了 Cycle Time。
03 Lead Time 的重要性
DORA（DevOps Research and Assessment）研究表明，速度和稳定性是影响研发效能的两大重要维度。其中，变更前置时间（Lead Time for Changes）正是影响研发效能的四大关键因素之一。
Lead Time 和 Cycle Time 作为研发速率的两大度量指标，在提升组织敏捷性和适应性方面卓有成效。结合行业标杆参考值，技术管理者可以快速定位效能瓶颈和潜在风险；利用行业可复制经验和新兴技术，能将组织效能提升落到实处，持续学习、持续改进。
像适当减少 WIP 数量、缩小需求颗粒度、持续集成、自动化测试、自动化部署、提高代码质量、打造和维护「高信任、低指责」的组织文化等等都是提升研发交付速率的常见有效手段。
# LigaAI 总结
研发团队的 Lead Time（交付时间）是需求从被确认到被满足的间隔时间，体现了研发团队快速响应需求的能力，是度量研发速率的重要指标之一。
单一研发工作的 Lead Time 可以通过计算完成状态与创建状态的时间差值得出，而研发团队整体的交付时间应取 85% 分位数展开分析。
最后，我想问问朋友们，我这种「新型工伤」有没有成熟的解决方案啊？
LigaAI@oschina 还将持续分享更多研发效能管理、度量体系搭建的实践经验，以及科学的度量指标管理方法。
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