工时管理-卓术科技

NEXT-GenOptimize Time Tracking System

全息行为精算的工时管理系统

零失真工时数字镜像，揭示技术债务与碎片化协同耗散

量化单位工时价值，识别资源投入偏差，规避低效迭代

智能工时捕获：自动追溯工时来源，涵盖代码提交、文档协作、会议沟通等行为

认知损耗补偿：量化频繁任务切换导致的效率衰减，修正个人产能评估模型

多维归属自证：在工时争议中，自动生成代码关联度证明或会议纪要摘录等证据链

AI全息行为映射，解决传统工时记录70%失真问题

借助AI工具大幅减少工时，却仍按传统工时量记录

开发/故障处理工时未及时填报或少报，KPI虚高

手工拆分多项目、多任务的归属工时误差很大

会议工时未记录，团队负载和项目成本被低估

编译构建工时记入编码工作，工具链低效损耗被忽视

等待资源过程的空闲时间被计入运维工作，人员闲置

组织变革试错成本归入项目管理、学习曲线成本未量化

工时填报困难、事项归属随意，工时统计数据缺乏可观测性，导致决策依据失真，并通过资源错配进一步放大损耗。

API对接开发工具链，实时同步代码提交事件，通过代码库、项目库等关系自动映射工时归属关系

深度学习的工时模型，基于交付物的有效时间判定、无效沟通责任归属与审计、并支持屏幕时间过滤器

非结构化行为与全过程数据穿透采集

识别核心技术/业务人员在复杂工作任务/跨项目协作中因资源错位导致的隐性损耗，为研发协同管理优化提供判断依据，并输出跨项目模糊拆分建议

终结“代码量=工时价值”原始认知，建立投入与价值传导关联，实现资源最优分配

基于跨项目跳跃/任务类型转换频次，计算认知负荷损耗值，避免 1+1<2 的工作分配损耗

代码工时、会议工时等显性指标易统计，但架构治理升级/技术债务偿还等活动成效需经数月才显现，需要动态校准避免资源配置短视

根究当前工作流识别专注力高能时段，并匹配项目任务类型，在核心攻坚区时段提示外部减少非必要协作要求，提高工时性价比