TAPD思享汇 | 从“混乱”到“有序”：虎牙项目管理实践分享

TAPD敏捷研发

发布于 2023-10-27 14:34:17

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发布于 2023-10-27 14:34:17

文章被收录于专栏：TAPDTAPD

迄今为止，游戏直播行业发展历程已有十年之整。2013年，随着电竞游戏的发展催生了游戏直播，这当中首屈一指的就是虎牙直播。

虎牙直播脱胎于基础扎实的YY直播业务，在全民直播的风口率先突起，一度创下游戏直播的天花板，也为虎牙的诞生奠定了雄厚基础。

随着数智化发展和综合平台的扩张，虎牙开始“求变”之路。从游戏直播这一垂直领域到布局全领域直播内容，虎牙始终站在头部游戏直播平台的梯队。

「TAPD 思享汇」特邀虎牙项目管理负责人郭莉莉老师分享虎牙提质增效的管理实践，为行业发展提供一些参考。

求变：两大背景

虎牙是一个互动直播平台，旗下主要有虎牙直播和Nimo TV。虎牙直播以游戏直播内容为主，同时涵盖其他领域直播。主要产品覆盖所有主播端和观众端，而每个端都涉及移动端、PC和web三个平台。不同平台又会划分不同业务线，对于项目管理来说，是不小的挑战。

·复盘频次高，耗费精力大

复盘是项目管理工作中极其重要的一部分，虎牙前期管理比较散，采用的是人工收集汇总数据找出问题点的方式，比如，需求是SVN管理的，代码用git，缺陷是jira。这样的管理模式带来的问题是，随着虎牙项目的增多，复盘频次势必增加，耗费的人力和精力也会更大。

·业务线增多，管理成本大

随着业务线增多，需要适应的需求变得更多，原来的研发模式没办法适应每个需求，虎牙开始了从版本向班车的转变。固定好一周一个班车后，子业务线跟着班车走，整体的管理过程就会更清晰顺利。但这个过程中，项目管理需要关注到每个需求，增加了管理成本，会存在需求上线慢，数据不及时等问题。

如何基于自身业务特点持续稳定输出需求，不断提升整体研发效能？答案是一个好用的工具。

选择：三大考量

选用好工具的第一要点是灵活，在试用TAPD的过程中，我们发现它能覆盖很多个场景。比如成熟项目是一个班车，有很多子业务线会跟着班车走，每个子业务线有自己的管理方式，就需要有不同的需求类别，对应需要有不同的流转过程，TAPD能够非常好的适应这一点。

在项目管理中，TAPD 看板工具可以帮助创新项目快捷统揽全局，TAPD甘特图通过多维度视角能够极大地帮助 PM 操盘整个项目，尤其是遇到突发性问题或者短期需要突破的难点时，我们可以利用甘特图快速排期，清楚地知道什么人在什么时间做什么事情。

第二点需要简单且有深度。简单更多是指工具使用成本低，TAPD的界面非常清晰，无需讲解可以直接上手使用。有深度体现在，对于PM以及leader来说，需要更高级更深入的配置诉求。TAPD支持管理员自定义配置权限和其他项目流程，自定义规则，设置自动化助手等。

最后一点是可扩展，这个对于我们来说是很重要的一点。TAPD本身提供了很多API接口，能够帮助企业解决代码集成或第三方集成等问题。我们一些卡点设置和自动化的流转都是靠API做到的。

探索：“2+2组合作战”

“自动化和数据化”的组合，推动了虎牙的深度转型。

·自动化的两种实现方式

我们的自动化主要通过两种方式实现，一个是TAPD自动化助手，从2018年到现在，我们发现自动化助手越来越强大，可以覆盖我们很多诉求，而且这个地方非常可视化，普通同学就可以去设置，也能非常快的看出效果，所以这个地方用得会比较多，也节省我们PM的一些工作。

另一个是基于API接口写的一些脚本，我们结合企业微信，把一些卡点流程信息同步，不用人工通知，提高了效率。

关于自动化流转，我们用TAPD记录需求的整个过程，并基于TAPD的自动化助手和API接口做一些自动化脚本和动作。自动化流转的动作对应每一个节点。

简单而言，我们首先会把需求都输入到 TAPD，相关同学收到需求后，对应去准备相关的UI资源和埋点资源。而字段会展示这两个资源的准备状态，如果监控这个字段准备状态为完成，那这个需求就可以进入待排期的状态，开发开始做排期。如果开发拉了一个分支写代码，我们会结合git去看是否提交代码，并且把它自动转成研发的状态，代码提交后，我们还会在git上自动进行质量检测，检测通过之后自动构建测试包并分发给测试同学进行测试。测试完成后，触发自动提醒MR，进行review。如果全部流程没问题，系统就会自动合入DEV的分支。这个需求的状态也会自动转成待集成。总体下来，我们是借助TAPD在项目管理的每一个节点上做了监控以及自动流转的动作。

·数据化的两类业务使用

不管是自动化测试还是gitlab代码的一些过程，都需要数据化呈现。TAPD是一个集中地，记录了所有信息。我们基于TAPD做了两件事，一个是借助TAPD本身的报表功能，管理普通项目。

另一个，在报表不太满足业务更深层次需要的时候，我们从TAPD本身的API里获取数据存到数据库，并在数据库的基础上做一些处理。比如PM的关注度会比较多的是缺陷统计。一个版本能不能正常发，就需要关注bug的变化情况。

数据化最直观的展示就是指标。指标围绕着健康度展开，可以分为质量、效率以及成本。质量包括常见的过程指标和结果指标。效率就是需求的周期和需求的吞吐。成本很多时候是由于人力成本比较多，用工时图便于查看管理。需要注意的是看数据不能只看一个纬度，而是应该多维度地观察指标，识别问题的本质。度量的真正的目的是改善和解决问题。

概括来说，我们从工具产生数据，从数据识别出问题，从问题出发辅助项目做持续改善。同时，持续改善的过程中，也进一步推动工具的完善，整个形成一个比较好的良性循环。