思码逸Merico完成数千万元Pre-A轮融资【星势力】

6月23日，程序代码库分析平台「思码逸Merico」宣布完成数千万元Pre-A轮融资，由GGV纪源资本领投，联想之星及前轮投资者Polychain Capital跟投。本轮资金将主要用于产品开发、服务优化和团队扩张。

思码逸成立于2018年，当年年底曾获得 Polychain Capital 和 OSS Capital 110 万美元天使轮投资。2

019年初，企业版产品上线，在深度代码分析技术与机器学习技术的基础上，从代码库提交历史中提取回溯数据，进行开发者贡献与效率、软件工程质量、组织人才发展三方面分析，并提供具备可操作性的实时反馈，消除开发过程及结果中的不可见性，以更智能的度量驱动管理升级，推动开发团队与开发者个人共同提升。

对于研发管理者来说，这款工具能帮助他们客观高效评估团队工效能，及时发现瓶颈并解决问题，减少主观判断造成的偏差，提升管理精细化程度；对开发者来说，客观实时的反馈不仅使自己的贡献及时被老板看见，也能给自身成长提供多方面建议。

产品上线以来，思码逸已服务了字节跳动、长亭科技、知道创宇、和讯网等多行业客户，这也侧面反映出标杆企业对研发效能提升的迫切需求。创始人兼CEO任晶磊认为，软件研发本身有通用范式，不同行业间共性多于差异，拓展新行业客户的门槛相对较低。针对客户可能产生的个性化需求，思码逸深度代码分析引擎能够作为代码抽象的基础，客户仅需要简单代码即可按需配置，因此功能的拓展性也可以保证。

团队研发效率视图

团队管理者周报视图

软件行业蓬勃发展，同时越来越多行业逐渐将软件研发与自身业态相结合，促使开发者人数不断攀升。根据Evans Data Group 2019年报告，全球开发者规模达2390万，预计5年内将增长至2870万。开发者群体迅速增长的同时，软件研发管理也面临着挑战与机遇。

挑战在于，人力成本不断攀升，开发者的成本又居于前列，研发团队由粗放增长转型精细化管理、效能提升的需求越发迫切，但缺乏合适的数据抓手。无法回溯、无法度量意味着不透明的开发过程、难以维护优化的软件质量、难以落地的最佳实践和模糊的人才发展方向。

而机遇在于，由于软件研发的流水线化，这个行业天然具备信息化水平较高、数据留存较完整的优势，管理升级的基础设施较其他行业更为完善。

思码逸2019年初上线的企业版产品，是在深度代码分析技术与机器学习技术的基础上，从历史及当前代码库中提取回溯数据、实时分析并反馈，为企业提供软件工程管理与人才发展解决方案，以更智能的度量驱动管理升级，推动开发团队与开发者个人共同提升。

目前被广泛使用的工作时长、代码行数（LOCs，Line of Codes）、提交次数（NOCs，Number of Commits）等指标较为“简单粗暴”，很容易被换行、死代码等噪音所干扰。而思码逸的代码分析引擎是将代码编译为抽象语法树，辨别每一次提交所产生的代码逻辑量变化，从而进行工作量的判断；此外，分析引擎也能够从代码间调用关系中分析出函数影响力，再结合代码质量以及代码对项目整体质量的影响，能够较为准确、客观反映开发者的工作价值。目前该分析引擎已支持15种开发语言，且正在持续补充中。

在此基础上，思码逸进行了开发者贡献与效率、软件工程质量、组织人才发展三方面的分析，并提供具备可操作性的实时反馈。对于研发管理者来说，这款工具能帮助他们客观高效评估团队工效能，及时发现瓶颈并解决问题，减少主观判断造成的偏差，提升管理精细化程度；对开发者来说，客观实时的反馈不仅使自己的贡献及时被老板看见，也能给自身成长提供多方面建议。

市面上其他以统计分析支持研发管理的数据产品，如PluralSight Flow（前 GitPrime）、Code Climate Velocity等，大部分仅对开发活动中的行为（如讨论、提交、代码互审、Issue的提出和关闭等）进行简单的汇总和统计，其分析容易受到干扰。部分竞品（如Source{d}）仅具备切面分析能力，即仅能对当前代码进行分析。而思码逸的算法深度理解代码语义与结构，能够直接对开发成果进行分析，深度与精度为同类产品所不能达；同时具备时序分析能力，能够从代码库的历史中完整地呈现效能的波动变化，为研发管理提供更具价值的信息。

技术深度源于长时间的钻研与积累。创始人兼CEO任晶磊拥有清华大学计算机系博士学位，曾任微软亚洲研究院研究员，并在斯坦福大学、卡内基梅隆大学担任访问学者；CTO殷和政曾在加州大学伯克利分校（UC Berkeley）攻读软件工程和应用机器学习博士学位。2018年，两人在国际级软件工程会议FSE共同发表论文《Towards Quantifying the Development Value of Code Contributions》，介绍以程序分析量化代码价值的方法，并在开源社区中实验了思码逸产品原型，当时这套算法对代码价值的评估的准确率已达到人工互评的97%。

思码逸创始人兼CEO任晶磊表示，从产品上线后的经验来看，优秀软件研发团队更欢迎思码逸的产品。由于扫除开发过程和结果中的不可见性、让结果说话，可以使团队中努力做出贡献的成员获益，也能促使团队保持良性的沟通协作氛围。

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