O Dashboard de AI Usage fornece insights sobre como os desenvolvedores estão usando assistência de codificação com IA em todo o workspace. Ele ajuda administradores e líderes de equipe a monitorar adoção, impacto na produtividade e tendências ao longo do tempo.
Atualmente, o dashboard suporta conexões com GitHub Copilot e Claude for Developers.
Métricas
Sugestões de Código
O quê: O número total de completions de código geradas por IA mostradas aos desenvolvedores.
Por que importa: Indica com que frequência a IA está sendo utilizada no fluxo de codificação. Um número alto significa forte engajamento com o Copilot.
Como usar: Monitore o crescimento ao longo do tempo para ver se o uso está aumentando. Se os números forem baixos, incentive os desenvolvedores a habilitar e experimentar as funcionalidades do Copilot.
Sugestões Aceitas
O quê: O número de sugestões geradas por IA que os desenvolvedores aceitaram e inseriram no código.
Por que importa: Reflete quão valioso e relevante é o output do Copilot para o trabalho da equipe.
Como usar: Compare com "Sugestões de Código" para avaliar a adoção. Um número crescente de aceitações mostra maior confiança no Copilot.
Sessões de Chat
O quê: O número total de interações de chat com IA (ex: pedir ao Copilot explicações, ajuda com código, debugging).
Por que importa: Mostra como os desenvolvedores dependem do suporte conversacional de IA além das completions de código.
Como usar: Use para medir comportamento de busca de conhecimento. Um aumento pode indicar dependência do Copilot para resolução de problemas ou onboarding de novos desenvolvedores.
Inserções de Código
O quê: O número de vezes que snippets de código foram inseridos diretamente do chat de IA na base de código.
Por que importa: Demonstra como sugestões via chat contribuem para o trabalho real de desenvolvimento.
Como usar: Monitore esta métrica para avaliar a eficácia do Copilot Chat. Poucas inserções podem significar que os desenvolvedores usam o chat para exploração, não para codificação direta.
Resumos de PR Criados
O quê: O número de resumos de pull request gerados automaticamente por IA.
Por que importa: Fornece insight sobre com que frequência a IA está sendo usada para auxiliar na documentação de PRs, ajudando a avaliar adoção e dependência do suporte de IA no fluxo de desenvolvimento.
Como usar: Use esta métrica para avaliar a eficácia e uso da geração de resumos de PR. Números consistentemente altos podem indicar forte adoção, enquanto números baixos podem destacar consciência limitada ou preferência por documentação manual.
Tendências de Completion de Código (Gráfico de Linha)
Exibe tendências de atividade ao longo do tempo.
Os dados podem ser agrupados por Ano, Mês e Dia (o dropdown permite ajustar a granularidade).
As linhas representam: Azul (Sugestões de Código): Total de sugestões mostradas. Verde (Sugestões Aceitas): Número de sugestões aceitas. Teal (Sessões de Chat): Número de interações de chat com IA. Rosa (Inserções de Código): Número de inserções feitas via chat de IA. Azul Claro (Resumos de PR Criados): Número de resumos de pull request criados por IA.
Filtro
O filtro de data permite ajustar o intervalo de tempo de todas as métricas e gráficos para análise focada.
O filtro de squad permite escolher se deseja visualizar métricas para todos os squads ou aprofundar em um squad específico para insights mais detalhados.
