Herstel- en vervolgwerk bij AI-coding interpreteren

Houd DORA-termen in hun eigen betekenis

DORA gebruikt deployment rework als deliverymetriek voor wijzigingen die na productie nodig zijn door een deployment. Dat is niet hetzelfde als alle codecorrecties vóór productie of alle wijzigingen na agentoutput. Houd de populatie, periode en noemer passend bij de vraag.

Voorbeeld: webhook en idempotentie

Voorbeeld ter illustratie — geen klantdata of TraceYield-bewijs. Een agent maakt een webhookhandler. Review vindt dat dubbele levering een betaling tweemaal kan verwerken; het team voegt idempotentie en een herhaaltest toe. Dat is een relevante correctie voor het waargenomen risico. Een latere wijziging om een nieuw vereist veld te ondersteunen is veranderde scope, niet noodzakelijk herstelwerk.

Registraties kunnen de wijziging en de context laten zien, maar tonen niet op zichzelf oorzaak, impact, kwaliteit of productiviteit.

Trek geen causale conclusie uit aantallen

Noteer vóór interpretatie de eenheid (bijvoorbeeld wijziging of deployment), de status waarin het vervolgwerk ontstond, de bekende aanleiding (review, test, gewijzigde eis of incident) en de uiteindelijke status als die bekend is. Laat onbekende aanleidingen onbekend; vergelijk alleen registraties met dezelfde afbakening. Een hoger aantal herstelwijzigingen kan samenhangen met taakmoeilijkheid, reviewintensiteit, observatievenster, proces of definities. Een lager aantal bewijst geen hogere kwaliteit; een verschil na AI-invoering bewijst geen AI-effect.