A Longitudinal Panel of GitHub Engineering Velocity for Venture-Backed Startups: Dataset and Early Observations

वेंचर कैपिटल की उच्च-दांव वाली दुनिया में, जहाँ निवेशक नई कंपनियों के भविष्य पर दांव लगाते हैं, अगली बड़ी चीज़ खोजने का पारंपरिक तरीका लंबे समय से व्यक्तिगत नेटवर्क पर निर्भर रहा है। निवेशक अक्सर किसी संस्थापक द्वारा परिचय कराए जाने या किसी कंपनी द्वारा पैसा जुटाने की घोषणा करने का इंतज़ार करते हैं। हालाँकि, एक शांत बदलाव हो रहा है। फोन कॉल का इंतज़ार करने के बजाय, कई निवेशक अब कंपनियों द्वारा छोड़े गए डिजिटल पदचिह्नों (डिजिटल फुटप्रिंट्स) को देख रहे हैं। इससे पहले कि कोई स्टार्टअप किसी बैंक या संभावित निवेशक से बात करे, उसकी इंजीनियरिंग टीम अक्सर पहले से ही काम कर रही होती है, कोड लिख रही होती है और सॉफ्टवेयर बना रही होती है। यह काम इंटरनेट पर सार्वजनिक स्थानों पर होता है, विशेष रूप से गिटहब (GitHub) नामक एक प्लेटफॉर्म पर, जहाँ डेवलपर्स अपने प्रोजेक्ट साझा करते हैं। मूल विचार सरल है: इस सार्वजनिक कार्य की गति और मात्रा एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली (अर्ली वार्निंग सिस्टम) के रूप में काम कर सकती है, जो यह प्रकट करती है कि कौन सी कंपनियाँ तेज़ी से बढ़ रही हैं और कौन सी संघर्ष कर रही हैं, अक्सर किसी भी आधिकारिक समाचार के जारी होने से पहले।

मारयान किंद्रत का एक नया अध्ययन इस अवधारणा को लेती है और इसे एक ठोस, मापने योग्य रिकॉर्ड में बदल देती है। शोधकर्ता ने 20 विभिन्न उद्योगों (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से लेकर गेमिंग और लीगल टेक्नोलॉजी तक) में 55 वेंचर-बैकड स्टार्टअप्स की इंजीनियरिंग गतिविधि का एक विस्तृत लॉग तैयार किया है। यह लॉग गतिविधि के पांच क्वार्टरों (तिमाहियों) को कवर करता, जो 2025 की दूसरी तिमाही से लेकर 2026 की दूसरी तिमाही तक है। समूह की प्रत्येक कंपनी के लिए, अध्ययन दो-सप्ताह की रोलिंग अवधियों में विशिष्ट कार्यों को ट्रैक करता है: कमिट वेलोसिटी (कोड अपडेट की दर), योगदान देने वाले अद्वितीय लोगों की संख्या, और क्या कंपनी ने नए डिजिटल रिपॉजिटरी बनाए, जो अनिवार्य रूप से सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट्स के रहने वाले फोल्डर होते हैं। समय के साथ इन नंबरों को देखकर, शोधकर्ता उन विशिष्ट पैटर्न को पहचान सकते हैं जो संकेत देते हैं कि कंपनी वास्तव में पर्दे के पीछे क्या कर रही है।

अध्ययन चार मुख्य प्रकार की गतिविधियों की पहचान करता है जो संकेत देती हैं कि एक कंपनी तेजी पकड़ रही है। सबसे आम पैटर्न, जो हर चार अवलोकनों में से तीन में दिखाई देता है, उसे 'फ्रेमवर्क माइग्रेशन' कहा जाता है। यह तब होता है जब एक टीम अपनी टीम में नए लोग जोड़े बिना, अपने सॉफ्टवेयर के अंतर्नि kerja (अंडरलाइंग) नियमों और कॉन्फ़िगरेशन में केंद्रित बदलाव करती है। यह अक्सर संकेत देता है कि कंपनी अपने उत्पाद को तेज़ या अधिक स्केलेबल बनाने के लिए उसे फिर से लिख रही है। दूसरा पैटर्न 'इंजीनियरिंग हायरिंग बर्स्ट' है, जहाँ कोड लिखे जाने की मात्रा की तुलना में योगदान देने वाले लोगों की संख्या तेजी से बढ़ती है, जो यह सुझाव देता है कि टीम तेज़ी से विस्तार कर रही है। तीसरा पैटर्न 'इंफ्रास्ट्रक्चर बिल्डआउट' है, जो तब होता है जब कोई कंपनी नए सार्वजनिक प्रोजेक्ट फोल्डर बनाना शुरू करती है, जो अक्सर यह दर्शाता है कि वे एक नया प्लेटफॉर्म बना रहे हैं या एक बड़े एंटरप्राइज लॉन्च की तैयारी कर रहे हैं। अंतिम पैटर्न 'डिप्लॉय फ्रीक्वेंसी स्पाइक' है, जहाँ कर्मचारियों की संख्या में आनुपातिक वृद्धि के बिना कोडिंग की गति तेजी से बढ़ती है, जिसका अर्थ आमतौर पर यह है कि एक छोटी टीम किसी विशिष्ट मील के पत्थर (माइलस्टोन) को पूरा करने के लिए पूरी ताकत लगा रही है।

जब शोधकर्ता ने इन 55 कंपनियों के डेटा का विश्लेषण किया, तो परिणामों ने तीव्र और विविध गतिविधि का परिदृश्य प्रकट किया। 219 दर्ज अवधियों में, एक विशिष्ट कंपनी दो सप्ताह की खिड़की में अपने कोड में लगभग 71 अपडेट करती थी, हालांकि औसत को कुछ अत्यंत सक्रिय प्रोजेक्ट्स द्वारा ऊपर खींचा गया था जिन्होंने लगभग 400 अपडेट तक पहुँच बनाई थी। परिवर्तन की गति अस्थिर थी; एक तिमाही से दूसरी तिमाही में, कुछ कंपनियों ने अपना काम लगभग आधा धीमा कर दिया, जबकि अन्य ने अपने आउटपुट में 1,600 प्रतिशत से अधिक की तेजी दिखाई। सभी अवलोकनों में से लगभग आधे ने कोडिंग गति में सकारात्मक वृद्धि दिखाई। अध्ययन ने यह भी नोट किया कि गतिविधि का प्रकार स्थान के अनुसार भिन्न था। संयुक्त राज्य अमेरिका में, डेटा ने अधिक हायरिंग बर्स्ट और तीव्र डिप्लॉयमेंट स्पाइक्स दिखाने की प्रवृत्ति रखी, जबकि यूरोप की कंपनियाँ फ्रेमवर्क माइग्रेशन के संकेत दिखाने के लिए अधिक संभावित थीं। हालाँकि, अध्ययन सावधानीपूर्वक यह नोट करता है कि ये भौगोलिक अंतर प्रारंभिक हैं, क्योंकि कई कंपनियों के डेटा को किसी विशिष्ट देश से जोड़ा नहीं जा सका।

इन पैटर्न्स की स्पष्टता के बावजूद, अध्ययन इस बारे में स्पष्ट है कि यह अभी हमें क्या नहीं बता सकता। डेटा समीकरण के बाएं हिस्से का वर्णन करता है: इंजीनियरिंग गतिविधि। यह अभी तक इन गतिविधियों को दाएं हिस्से से नहीं जोड़ पाया है: वास्तविक वित्तीय परिणाम। शोधकर्ता ने इन कोडिंग पैटर्न को विशिष्ट फंडिंग घोषणाओं, स्टॉक मार्केट लिस्टिंग या अधिग्रहणों से अभी तक नहीं जोड़ा है। यह वर्तमान रिलीज़ के लिए एक जानबूझकर की गई सीमा है। लक्ष्य इंजीनियरिंग संकेतों का एक स्वच्छ, सार्वजनिक आधार प्रदान करना है जिसे अन्य शोधकर्ता उपयोग कर सकें। इस डेटा को धन जुटाने के समय के बाहरी रिकॉर्ड के साथ जोड़कर, भविष्य के अध्ययन यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या कोडिंग गतिविधि में उछाल वास्तव में एक सफल निवेश की भविष्यवाणी करता है। फिलहाल, यह कार्य डिजिटल निर्माण स्थलों का एक विस्तृत मानचित्र है जहाँ अगली पीढ़ी की कंपनियाँ बनाई जा रही हैं, जो सुर्खियों में आने से पहले नवाचार की लय का एक दुर्लभ, वस्तुनिष्ठ दृश्य प्रदान करता है।