Jellyfish vs. DevStats
Jellyfish é gestão de engenharia enterprise feita para o CFO. DevStats é inteligência de engenharia focada no líder de engenharia — configurada em dois minutos, cobrada por desenvolvedor.
Gestão de engenharia enterprise vs. inteligência de engenharia que configura em 2 minutos
Jellyfish é feita para o CFO. Combina dados de Git e Jira com sistemas de RH e financeiro e gera relatórios de alocação prontos para auditoria — capex/opex, créditos fiscais de P&D e revisões de board. Problema real, bem resolvido em grandes empresas.
DevStats é feita para o líder de engenharia. Conecta no Git, no rastreador de issues, em ferramentas de incidente e nas ferramentas de IA que seu time já usa, roda sobre SPACE e DORA, e sai do caminho — um instrumento de diagnóstico, não uma plataforma de alocação.
O custo escondido do Jellyfish é o processo de compra: sem preço público, sem trial, um processo de vendas com várias calls e contratos reportados entre US$ 30.000 e US$ 120.000 por ano.
Onde DevStats e Jellyfish realmente diferem
Quatro eixos que decidem a escolha: amplitude de relatórios, analytics com IA nativa, preço e auto-configuração por agente de IA. DORA e métricas de entrega são item básico nas duas — veja a tabela de funcionalidades abaixo.
24 relatórios, 6 categorias — tudo em um produto para o líder de engenharia
O DevStats entrega 24 relatórios em seis categorias focadas em engenharia — Fluxo, Planejamento & Sprints, Investimento & Alocação, Qualidade & Confiabilidade, Visibilidade & Insights e Impacto de IA — em um produto, com um preço. O Jellyfish organiza a tela em torno de alocação e capitalização para o CFO, então as visões de PR, sprint e code review para o líder de engenharia ficam em segundo plano em relação ao rollup de portfólio.
- 24 relatórios em 6 categorias, não uma visão de portfólio CFO-first
- Player Dashboard, AI Impact e Investment Profile em um único produto
- Feito para líderes de engenharia, não para times de finanças de P&D
Um servidor MCP e um AI Chat dentro do produto — consulte seus dados em linguagem natural
O DevStats fornece um servidor MCP oficial para que Claude, Cursor ou Copilot possam investigar seus PRs, issues e relatórios via linguagem natural. O AI Chat dentro do produto responde às mesmas perguntas sem sair do DevStats. O Jellyfish não tem servidor MCP oficial — apenas um fork comunitário no GitHub — e não tem assistente de IA dentro do produto.
- Servidor MCP oficial, não um fork comunitário
- AI Chat dentro do produto com contexto por squad
- Relatórios de AI Impact para Copilot, Claude Code e Windsurf
Preço público por desenvolvedor vs. processo de vendas enterprise com várias calls
O DevStats publica o preço: US$ 15 por contribuidor no Starter, US$ 27 no Pro, faturado anualmente. Um time de 40 devs no Pro fica em torno de US$ 13.000 por ano. O Jellyfish não publica preço. Contratos reportados ficam entre US$ 30.000 e US$ 120.000 por ano dependendo do número de assentos, módulos e prazo, depois de um processo de vendas que normalmente leva de quatro a seis calls.
- Página de preço pública — diga sim ou não sem um loop de aprovação com três stakeholders
- Trial self-serve de 14 dias, sem cartão de crédito
- Fornecedor bootstrap e lucrativo, não tocando uma estratégia de saída em 2027
Um agente de IA configura seu time no setup — sem workshop de taxonomia, sem kickoff de labeling no Jira
O DevStats conecta em menos de dois minutos sem alterar código. Em seguida, um agente de IA inspeciona seu histórico de Git e do rastreador de issues e detecta automaticamente como o time realmente trabalha — squads, serviços, cadência de sprint, convenções de branch — então você pula totalmente o workshop de taxonomia e o kickoff de working-agreements. O backfill histórico roda em segundo plano dentro dos rate limits normais das APIs. O Jellyfish é um rollout de várias semanas que precisa de uma auditoria do Jira e um workshop de labeling antes que os relatórios de alocação sejam úteis.
- Agente de IA detecta automaticamente squads, serviços, cadência de sprint e convenções de branch
- Sem workshop de taxonomia, sem kickoff de working-agreements
- Dados históricos puxados na conexão (1 ano Starter · 3 anos Pro)
Para quem cada plataforma encaixa
O Jellyfish é a resposta certa para alguns compradores. O DevStats é a resposta certa para outros. Escolha aquela cujo cliente ideal mais se parece com você.
- Organizações de engenharia com 200+ desenvolvedores em que capitalização de custo de P&D e relatórios financeiros prontos para auditoria são exigências inegociáveis de procurement
- Empresas em que um CFO, controller ou time de finanças de P&D conduz a avaliação e o líder de engenharia é stakeholder, não comprador
- Líderes que precisam de reporting em nível de portfólio ligando a atividade de engenharia a objetivos de negócio, OKRs e trabalho capitalizável para um deck de board
- Organizações com higiene madura de Jira em todos os times (o Jellyfish depende de disciplina consistente de tickets para calcular alocação)
- Compradores com fôlego de procurement para uma avaliação de vários meses, incluindo revisão de segurança, redlines jurídicos e aprovação de múltiplos stakeholders
- Empresas SaaS, de software e investidas por VC/PE em estágio de crescimento, com mais de 15 desenvolvedores (sweet spot 30 a 50), que precisam de visibilidade real de engenharia sem o preço ou o prazo enterprise
- VPs de Engenharia e CTOs que precisam responder à pergunta do CEO "para onde está indo o tempo de engenharia" antes da próxima reunião de board, não depois do próximo ano fiscal
- Engineering managers que querem ver exatamente qual etapa do ciclo de PR está travando a entrega, quais revisores estão sobrecarregados e quais compromissos de sprint estão prestes a escorregar
- Times que rolaram GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Amazon Q, Cody ou Windsurf e precisam provar à liderança se o investimento em IA está, de fato, gerando retorno
- Organizações comprometidas com o framework SPACE e com métricas não tóxicas: sem stack ranking individual, sem enquadramento de vigilância, sem leaderboards
- Times de procurement que exigem SOC 2 Tipo II, preço público e a capacidade de dizer sim ou não sem um loop de aprovação com três stakeholders
- Líderes que preferem conectar a ferramenta a um repositório em dois minutos e ver os próprios números do que assistir a uma demo roteirizada com os dados de outra empresa
- Compradores que querem que o fornecedor por trás da stack de inteligência de engenharia seja lucrativo e sustentável, não tocando uma estratégia de saída em 2027
Comparativo completo de funcionalidades
Lado a lado, nas capacidades que líderes de engenharia realmente usam. Preço fica no topo porque é a linha que a maioria dos leitores escaneia primeiro. As células em que o DevStats tem vantagem clara estão destacadas.
| Funcionalidade | DevStats | Jellyfish |
|---|---|---|
| Preço | ||
| Preço inicial (por contribuidor, faturado anualmente) | US$ 15/mês (Starter) | Não pública |
| Preço intermediário (por contribuidor, faturado anualmente) | US$ 27/mês (Pro) | Não pública |
| Contrato anual típico | ~US$ 13K/ano para 40 devs no Pro | US$ 30K–120K/ano (reportado) |
| Página de preço pública | ||
| Teste grátis | 14 dias, self-serve, sem cartão de crédito | Demo obrigatória |
| Tempo até o primeiro insight | Menos de 2 minutos | Rollout típico de vários meses |
| Modelo de negócio | Bootstrap e lucrativa | Financiada por VC |
| Métricas DORA | ||
| Todas as quatro métricas DORA | ||
| Faixas DORA da pesquisa (livro Accelerate) | Parcial | |
| Classificação Elite / Alta / Média / Baixa | ||
| Métricas de entrega | ||
| PR Cycle Time com 5 etapas (Coding, Pickup, Review, Merge, Deploy) | Cycle time agregado; quebra por etapa menos granular | |
| Throughput | ||
| Acurácia de planejamento / acompanhamento de sprint | ||
| Alertas de PRs envelhecendo e WIP sobrecarregado | Parcial | |
| Métricas de code review | ||
| Tempo de resposta de review | ||
| Balanceamento de carga de revisores | Parcial | |
| Sinaliza PRs muito grandes (ex.: acima de 300 linhas) | Parcial | |
| Investimento e alocação de engenharia | ||
| Categorização do trabalho em quatro baldes (New Things, Improving, KTLO, Productivity) | Sim (Investment Balance) | Alocação por projetos, temas e objetivos de negócio |
| Relatório de capitalização de custo de software | Não é foco principal | Sim, pronto para auditoria |
| Reporting de portfólio para o board | Relatório Investment Profile | Ponto forte central |
| Métricas customizadas | Plano Enterprise | Plano Enterprise |
| Cobertura de ferramentas de IA para código | ||
| Relatórios AI Impact (% de PRs assistidos por IA, velocidade, qualidade, tempo de review) | Sim (deltas de velocidade, qualidade e tempo de review) | Reporting de adoção e impacto de IA |
| GitHub Copilot | ||
| Cursor | ||
| Claude Code | Cobertura varia | |
| Amazon Q, Cody, Windsurf | Cobertura varia | |
| Experiência do desenvolvedor | ||
| Base no framework SPACE | Sim (produto construído em SPACE) | SPACE e DORA referenciados |
| Pesquisas e sinais de DevEx | ||
| Heatmap de atividade | Sim (a nível de squad e de player) | Parcial |
| Posicionamento em relação a métricas individuais | Processos, não pessoas. Não tóxico por design. | Enquadramento de alocação de recursos; rastreio individual disponível |
| Integrações | ||
| Git (GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps) | ||
| Rastreador de issues (Jira, Linear, Asana, ClickUp, Azure DevOps) | Principalmente Jira | |
| Gestão de incidentes (PagerDuty, OpsGenie, Datadog, incident.io) | Parcial | |
| Integrações com RH e finanças | Não é foco | Sim (central para o modelo de alocação) |
| Retenção de dados históricos | 1 ano (Starter) · 3 anos (Pro) | Das ferramentas conectadas |
| Setup e suporte | ||
| Tempo de setup | Menos de 2 minutos, sem alterações de código | Tipicamente vários meses |
| Agente de IA detecta automaticamente squads, serviços, cadência de sprint e convenções de branch | ||
| Exige workshop de taxonomia ou kickoff de labeling no Jira | ||
| Onboarding self-serve | Não, onboarding enterprise guiado | |
| Canal de Slack dedicado para suporte | Sim (plano Pro) | Time de customer success enterprise |
| Segurança e compliance | ||
| SOC 2 Tipo II | ||
| SAML SSO | Plano Enterprise | |
| Opção self-hosted | Falar com vendas | Opções enterprise disponíveis |
Perguntas comuns ao comparar Jellyfish e DevStats
O DevStats conecta em menos de dois minutos sem alterações de código. Um agente de IA inspeciona seu histórico de Git e do rastreador de issues e detecta automaticamente squads, serviços, cadência de sprint e convenções de branch — então você pula totalmente o workshop de taxonomia e o kickoff de working-agreements. Os dados históricos (1 ano no Starter, 3 anos no Pro) carregam em segundo plano dentro dos rate limits normais das APIs. O Jellyfish é um rollout de várias semanas que precisa de uma auditoria do Jira e um workshop de labeling antes que os relatórios de alocação sejam úteis.
Não. As duas plataformas leem dos mesmos sistemas (GitHub, GitLab, Bitbucket, Jira, Linear), então as métricas moram nas suas ferramentas, não no fornecedor. O DevStats puxa seus dados históricos na conexão e reconstrói cycle times, scores DORA e throughput do zero. A única coisa a reconstruir são labels de Jira customizadas ligadas a trabalho capitalizável.
Sim, e é a forma mais limpa de avaliar. As duas ferramentas leem dos seus sistemas sem alterações de código, então você pode apontá-las para a mesma organização GitHub e o mesmo projeto Jira por duas a quatro semanas. Note que o Jellyfish não oferece trial gratuita, enquanto o DevStats roda numa trial self-serve de 14 dias que estende duas vezes para revisão de segurança enterprise.
Os quatro resultados DORA (frequência de deploy, lead time for changes, change failure rate, time to restore) são de primeira classe nas duas plataformas. O DevStats aplica automaticamente as faixas DORA/SPACE da pesquisa do livro Accelerate, então cada métrica chega com um diagnóstico Elite/Alta/Média/Baixa, e quebra o Cycle Time em cinco etapas (Coding, Pickup, Review, Merge, Deploy). O Jellyfish reporta DORA dentro da tela de alocação, com menos granularidade por etapa.
Esse é o caso de uso que o Jellyfish foi feito para resolver. Se um CFO precisa de capitalização de custo de P&D pronta para auditoria, divisão capex/opex ou documentação de crédito fiscal, o Jellyfish vence nesse requisito. O DevStats não vende capitalização, mas seu Investment Balance divide cada sprint em features, melhorias, KTLO e trabalho de produtividade para conversas de board.
Não. O DevStats é um produto cloud com conexões OAuth e por API key, sem agentes e sem infraestrutura para rodar. Novos commits, PRs, issues e deploys entram automaticamente. O Jellyfish carrega um custo contínuo maior porque seus relatórios de alocação dependem de higiene de Jira, labeling de tickets e disciplina de épicos mantidas por um dono de eng ops ou TPM.
O DevStats publica o preço: US$ 15 por contribuidor por mês no Starter, US$ 27 no Pro, faturado anualmente. Um time de 40 devs no Pro fica em torno de US$ 13.000 por ano. O Jellyfish não publica preço. Contratos reportados ficam entre US$ 30.000 e US$ 120.000 por ano dependendo do número de assentos, módulos e prazo, depois de um processo de vendas que normalmente leva de quatro a seis calls.
DevStats vs. as outras
O Jellyfish é uma das comparações que líderes de engenharia rodam, mas raramente é a única. Se sua shortlist inclui alguma das plataformas abaixo, o comparativo lado a lado está a um clique.