答案：通过VS Code插件结合Git数据多维度评估代码贡献，推荐使用Code Metrics、Project Statistic、Git History等工具，从提交频率、代码增删比、评审参与度和测试覆盖率等方面综合衡量，避免仅看代码行数，强调质量与协作，实现科学的工作量分析与团队管理。
在团队协作开发中，了解每位成员的代码贡献情况对项目管理至关重要。VS Code 本身不直接提供代码统计功能，但通过扩展插件可以轻松实现代码贡献度与工作量分析，帮助团队更合理地评估开发进度与个人产出。
常用代码统计插件推荐
以下插件能有效辅助你在 VS Code 中进行代码统计：
- Code Metrics：自动分析代码复杂度、函数长度、圈复杂度等指标，适合评估代码质量与维护成本。
- Project Statistic：统计项目中各类文件的数量、代码行数（LOC）、注释行数和空白行数，支持按语言分类展示。
- Git History：结合 Git 日志查看每个文件的修改记录，识别谁在何时提交了哪些更改，是衡量贡献度的核心工具。
- Visual Studio IntelliCode：虽主要用于 AI 辅助编程，但也能间接反映编码效率，比如自动补全采纳率可作为工作习惯参考。
如何评估代码贡献度
真正的贡献不仅仅是写了多少行代码，更重要的是代码的质量与影响范围。你可以从以下几个维度综合判断：
- 提交频率与修改文件分布：使用 Git History 查看每个人的 commit 记录，高频且覆盖关键模块的开发者通常贡献更大。
- 新增/删除代码比例：长期大量删改旧代码可能意味着重构或技术债清理，这类工作常被低估但价值高。
- 代码评审参与度：通过 Pull Request 中的评论数量和被采纳建议数，衡量成员在团队知识共享中的作用。
- 单元测试覆盖率：配合测试工具，统计各开发者所负责模块的测试编写情况，体现工程严谨性。
量化工作量的实用方法
要客观衡量开发工作量，建议结合工具输出数据并避免“行数至上”的误区：
- 用 Project Statistic 导出项目总代码行数变化趋势，对比不同阶段的增长速度。
- 借助 GitLens 查看某段时间内每位成员修改的代码行数（+/-），生成可视化报告。
- 将任务拆解为小颗粒度 issue，关联 commit 信息后，用 Azure DevOps 或 GitHub Insights 统计完成任务数与耗时。
- 关注“有效代码”而非总量——例如一个优化算法只改了几行，却显著提升性能，应给予合理权重。
基本上就这些。合理使用 VS Code 插件配合版本控制数据，能较准确地还原开发过程中的真实投入。关键是建立多维评估机制，不单看数量，也重视质量和协作表现。
