TeamTrace کد، مسئله‌ها و تحلیل‌های محصول شما را به هم وصل می‌کند تا یک منبع واحد و قابل‌اعتماد از واقعیت‌ها داشته باشید. مدیران فنی و محصول هر کدام این واقعیت‌ها را از زبان تصمیم‌های خودشان می‌بینند و هر عدد هم به همان جایی برمی‌گردد که از آن آمده است.
بازبینی هفتگی · ۳۰ روز اخیر مهندسی
سازگار با
از برنامه تا نتیجه
به‌جای چند داشبورد جداگانه برای مهندسی و محصول، TeamTrace یک مسیر واحد را دنبال می‌کند: چه چیزی برنامه‌ریزی شد، چه چیزی ساخته شد، چطور بازبینی شد، چه چیزی منتشر شد، مشتری‌ها چه واکنشی نشان دادند و قدم بعدی چیست.
یک منبع، سه رهبر
همه‌ی رهبران با یک داده کار می‌کنند؛ چیزی که فرق می‌کند سؤالی است که می‌پرسند و اقدامی که انجام می‌دهند.
جریان کار، تخصیص منابع، قابلیت اطمینان، دوباره‌کاری، بار بازبینی و سهم AI.
پذیرش، فعال‌سازی، نگهداشت، نرخ تبدیل و موانع مسیر کاربر.
زمینه‌ی کافی برای مربیگری و دسترسی به منابع اصلی؛ بدون رتبه‌بندی و بدون نظارت.
پلتفرم
هر نما تعریف‌ها و توضیح‌های عدد‌های خودش را حفظ می‌کند و همه‌ی نماها از یک محاسبه‌ی مشترک می‌خوانند.
سرعت تحویل، این‌که تلاش کجا صرف می‌شود، قابلیت اطمینان، دوباره‌کاری و مدت انتظار تغییرها برای بازبینی؛ سنجه‌های DORA و سرعت تیم، روی نمودارهای روندی که می‌توان به آن‌ها اعتماد کرد.
GitLab · GitHubبرای هر تیم یک امتیاز سلامت بر اساس سرعت، تحویل، جریان و تعادل. این امتیاز زمینه‌ای برای مربیگری است، نه ابزاری برای رتبه‌بندی یا نظارت — امتیازدهی به افراد هرگز انجام نمی‌شود.
تیم → پروژه → عضوبازبینی فقط روی تفاوت‌های کد و داخل شبکه‌ی خودتان اجرا می‌شود؛ نتایج داخل TeamTrace می‌مانند، هیچ چیزی به مخزن شما ارسال نمی‌شود و هر اجرا منتظر تأیید شماست.
فقط‌خواندنی · اول تأییدپذیرش، تعامل، دیده‌شدن در جست‌وجو، سرعت صفحه و جاهایی که کاربران گیر می‌کنند، در کنار باگ‌ها و قابلیت‌هایی که پشت آن‌ها هستند — همه روی یک قیف واحد.
GA4 · Clarity · Search Console · PageSpeedباگ‌های باز و بسته‌شده، وضعیت باگ‌های باز بر اساس اولویت و عمر، جایی که باگ‌ها بیشتر جمع می‌شوند و پیشرفت اپیک‌ها — همه از داده‌ی خودتان.
Jiraتغییرهای مهم به خلاصه‌ای با مسئول، فرضیه و تاریخ پیگیری تبدیل می‌شوند و از هر بازبینی، خروجی‌ای همراه با شواهدش گرفته می‌شود.
تغییر → تصمیم → پیگیریدستیار پرسش
به زبان طبیعی بپرسید — فارسی یا انگلیسی. هر پاسخ فقط از پرس‌وجوهای تأییدشده ساخته می‌شود، بسته‌ی شواهد خودش را همراه دارد و از نظر دسترسی و هزینه، دقیقاً مثل صفحات محدود است.
سرعت تحویل تیم «پرداخت» در سه ماه گذشته چطور بوده؟
تحویل تیم «پرداخت» سالم است: زمان تحویل از ۴٫۱ به ۲٫۴ روز رسیده و در ۳۰ روز گذشته ۳۸ استقرار داشته‌اند؛ اما از هفته‌ی چهارم به بعد، انتظار برای بازبینی رو به افزایش است.
۲۴ سرویس آماده در کاتالوگ — از Sentry و Grafana تا Linear و Slack — که با یک کلیک وصل می‌شوند؛ نه ترمینال، نه فایل کانفیگ. دستیار فقط ابزارهای خواندنیِ مشخص‌شده را صدا می‌زند و سرور دلخواه خودتان را هم می‌توانید اضافه کنید.
اعتماد، رفتار محصول است
وقتی داده ناقص است، TeamTrace صریح می‌گوید «قابل اندازه‌گیری نیست». هیچ‌وقت عددِ غایب را صفر فرض نمی‌کند، حدس نمی‌زند کدام کد را AI نوشته و همبستگی را به‌جای علت جا نمی‌زند.
فعال‌سازی بعد از انتشار ۴٫۲ افت کرد. کلیک‌های عصبی روی انتخاب طرح در همان هفته بیشتر شد؛ این پیوند فقط نشان داده می‌شود و به‌عنوان علت ادعا نمی‌شود.
چگونه کار می‌کند
همه‌ی صفحه‌ها و خروجی‌ها از یک محاسبه‌ی واحد استفاده می‌کنند؛ پس عدد‌ها هر جا هم که بخوانیدشان یکسان‌اند.
GitLab یا GitHub، Jira و تحلیل‌های محصول‌تان را وصل کنید. TeamTrace فقط از آن‌ها می‌خواند و هیچ‌وقت چیزی را بازنویسی نمی‌کند.
تعریف هر سنجه نسخه‌بندی می‌شود، افراد بین ابزارهای مختلف به هم وصل می‌شوند و هر اصلاحی ثبت می‌شود.
تغییرِ مهم را همراه با شواهد پشتش و توضیح‌های احتمالی دیگر، در نمای مهندسی یا محصول ببینید.
برای هر اقدام، مسئول و فرضیه و تاریخ پیگیری مشخص کنید؛ بعد نتیجه را در دوره‌ی بعد مقایسه کنید، بدون ادعایی بیش از آنچه داده‌ها می‌گویند.
استقرار
TeamTrace روی زیرساخت خودتان اجرا می‌شود و فقط از ابزارهایی می‌خواند که خودتان وصل کرده‌اید.
روی سرور یا رایانه‌ی خودتان اجرا می‌شود. داده فقط وقتی بیرون می‌رود که خودتان ارسال یک تغییر به بازبین AI را تأیید کنید.
از GitLab، GitHub، Jira و تحلیل‌های شما فقط می‌خواند؛ هیچ نظری ارسال نمی‌کند، چیزی را ادغام نمی‌کند و چیزی را تغییر نمی‌دهد.
TeamTrace را روی زیرساخت خودتان نصب کنید؛ همکارانی که دعوت می‌کنید همین نصب را می‌بینند و هر شرکت دیگری نصب جداگانه‌ی خودش را دارد.
سفارش و راه‌اندازی
در این فاز، سفارش‌ها مستقیم انجام می‌شود: یک ایمیل بزنید تا جلسه‌ی دمو با داده‌ی نمونه را هماهنگ کنیم؛ بعد از آن، استقرار آزمایشی روی زیرساخت خودتان.
جلسه‌ی آنلاین با داده‌ی نمونه: همه‌ی نماها، دستیار پرسش و بازبینی کد را می‌بینید.
نصب کامل روی سرور شما با داده‌های واقعی‌تان، بدون تعهد.
شش‌ماهه و یک‌ساله همراه با پشتیبانی و به‌روزرسانی؛ گزینه‌ی سازمانی برای سفارشی‌سازی و MCP اختصاصی.
شروع کنید
از مهندسی شروع کنید، جایی که داده از قبل قابل‌اعتماد است. هر وقت آماده بودید، تحلیل‌های محصول را هم وصل کنید — هر دو نما از همان واقعیت‌ها می‌خوانند.