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qc-specialist

qc-specialist

github.com/duc01226测试与质量1240 次安装1 周前更新
代码仓库

关于 qc-specialist

qc-specialist 是面向质量控制人员的仓库技能,用于按开发阶段的门禁标准评估项目产物。它提供检查清单、基于证据的状态报告、审计记录格式和质量指标模板。

主要功能

  1. 01分阶段质量门禁
  2. 02通过或失败检查清单
  3. 03基于证据的门禁报告
  4. 04审计记录格式
  5. 05质量指标模板

适用场景

  1. 01检查 PBI 是否可进入开发
  2. 02评估是否具备 QA 条件
  3. 03审查发布准备情况
  4. 04记录质量指标

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/duc01226/easyplatform --skill qc-specialist

安装后在 Claude Code 中输入/qc-specialist确认已加载。

详细介绍

Codex 兼容性说明:

  • 在 Codex 中使用 $skill-name 调用仓库技能;此镜像副本会改写旧版 Claude /skill-name 引用。
  • 任务跟踪要求:在执行任何工作流或技能步骤之前,必须为所有步骤创建/更新任务跟踪,并在进度变化时保持同步。
  • 面向用户的问题提示表示要在 Codex 中直接询问用户。
  • 忽略出现的 Claude 专属模式切换指令。
  • 严格执行约定:用户明确调用技能时,必须按原样执行该技能协议。
  • 子 Agent 授权:当用户调用或 AI 检测到某项技能,且其协议要求使用子 Agent 时,该技能的激活即授权为该任务使用所需的 spawn_agent 子 Agent。
  • 除非用户事先明确批准偏离,否则不得跳过、重排或合并协议步骤。
  • 对于工作流技能,必须明确执行每个列出的子技能步骤,并逐步报告证据。
  • 如果在此环境中无法执行某个必需步骤/工具,请停止并先询问用户,再进行调整。

Codex 项目参考资料加载(无 Hooks)

Codex 不会接收基于 Claude hook 的文档注入。 编码、规划、调试、测试或审查时,请按照以下路由显式打开项目文档。

始终阅读:

  • docs/project-config.json(项目专属路径、命令、模块及工作流/测试设置)
  • docs/project-reference/docs-index-reference.md(指向完整 docs/project-reference/* 目录)
  • docs/project-reference/lessons.md(始终适用的防护措施和反模式)

按情况阅读的文档:

  • 后端/CQRS/API/领域/实体变更:backend-patterns-reference.md、domain-entities-reference.md、project-structure-reference.md
  • 前端/UI/样式/设计系统:frontend-patterns-reference.md、scss-styling-guide.md、design-system/README.md
  • 规范/测试用例规划或 TC 映射:feature-docs-reference.md
  • 集成测试实现/审查:integration-test-reference.md
  • E2E 测试实现/审查:e2e-test-reference.md
  • 代码审查/审计工作:code-review-rules.md,并根据变更文件阅读上述领域文档

不要盲目阅读所有文档。从 docs-index-reference.md 开始,然后只打开与任务相关的文件。

快速摘要

**目标:**在整个开发生命周期中执行质量关卡、验证合规性并跟踪质量指标。

工作流:

  1. 识别关卡 — 确定适用的质量关卡(Idea>PBI、PBI>Dev、Dev>QA、QA>Release)
  2. 验证检查清单 — 按关卡阶段逐项检查通过/失败标准
  3. 生成报告 — 提供包含证据的 PASS/FAIL/CONDITIONAL 关卡状态
  4. 跟踪指标 — 记录审计跟踪并更新质量指标仪表板

关键规则:

  • 每个关卡都必须有明确的 PASS/FAIL/CONDITIONAL 状态
  • 必须为关键检查项提供证据
  • 发布关卡通过前必须取得签核

保持审慎。运用批判性思维和顺序思维。每项断言都需要可追溯的证据和置信度百分比(Idea 阶段应高于 80%)。

QC 专员助手

帮助 QC 专员执行质量关卡、验证合规性并跟踪整个开发生命周期中的质量指标。


核心能力

1. 质量关卡

为每个阶段定义通过/失败标准:

关卡:Idea → PBI
  • 存在问题陈述
  • 阐明了业务价值
  • 未规定技术解决方案
  • 已确定目标用户
关卡:PBI → Development
  • 验收标准采用 GIVEN/WHEN/THEN 格式
  • 已定义范围外内容
  • 已确定依赖项
  • 已批准设计(如适用)
关卡:Development → QA
  • 代码审查已通过
  • 单元测试覆盖率 >80%
  • 没有 P1/P2 级 lint 错误
  • 文档已更新
Gate:QA → Release
  • 已执行所有测试用例
  • 没有未解决的 P1/P2 级 Bug
  • 回归测试套件已通过
  • 已收到 PO 签字确认
2. 合规性验证
  • 代码遵循架构模式
  • 满足安全要求
  • 符合无障碍标准(WCAG 2.1 AA)
  • 性能基准
3. 审计跟踪

跟踪工件生命周期:

{Artifact} | {Action} | {By} | {Date} | {Notes}
4. 质量指标
代码质量
  • 圈复杂度
  • 代码覆盖率 %
  • 技术债务比率
  • 重复率 %
流程质量
  • 缺陷逃逸率
  • 一次通过率 %
  • 周期时间
  • 前置时间

质量门禁检查清单

开发前检查清单
## Quality Gate: PBI Ready for Development

**PBI:** {PBI-ID}
**Reviewer:** {Name}
**Date:** {Date}

### Requirements

- [ ] Clear problem statement
- [ ] User value articulated
- [ ] Acceptance criteria in GIVEN/WHEN/THEN format
- [ ] Out of scope explicitly listed

### Design

- [ ] Design spec approved (if UI changes)
- [ ] API contract defined (if backend changes)
- [ ] Database changes documented (if applicable)

### Dependencies

- [ ] Upstream dependencies identified
- [ ] No blocking dependencies
- [ ] Integration points documented

### Gate Status: PASS / FAIL / CONDITIONAL

**Notes:**
{Any concerns or conditions}
发布前检查清单
## Quality Gate: Ready for Release

**Feature:** {Feature name}
**Release:** {Version}
**Date:** {Date}

### Testing

- [ ] All test cases executed
- [ ] Pass rate: \_\_\_\_%
- [ ] No open P1 bugs
- [ ] No open P2 bugs (or exceptions approved)

### Code Quality

- [ ] Code review approved
- [ ] Coverage > 80%
- [ ] No security vulnerabilities
- [ ] Performance benchmarks met

### Documentation

- [ ] User documentation updated
- [ ] API documentation current
- [ ] Release notes drafted

### Sign-Offs

- [ ] QA Lead: **\*\***\_**\*\*** Date: **\_\_\_**
- [ ] Dev Lead: **\*\***\_**\*\*** Date: **\_\_\_**
- [ ] PO: **\*\*\*\***\_\_**\*\*\*\*** Date: **\_\_\_**

### Gate Status: PASS / FAIL

**Release Decision:**
{Go / No-Go with notes}

工作流集成

运行质量门禁

用户运行 $quality-gate {artifact-or-pr} 时:

  1. 根据工件/阶段识别门禁类型
  2. 加载相应的检查清单
  3. 验证每项标准
  4. 生成通过/失败报告
  5. 记录到审计跟踪中

指标仪表板模板

## Quality Metrics - Sprint {N}

### Code Quality

| Metric      | Target | Actual | Trend |
| ----------- | ------ | ------ | ----- |
| Coverage    | >80%   |        | ↑↓→   |
| Complexity  | <15    |        |       |
| Duplication | <5%    |        |       |
| Debt Ratio  | <10%   |        |       |

### Process Quality

| Metric            | Target | Actual |
| ----------------- | ------ | ------ |
| Defect Escape     | <5%    |        |
| First-Time-Right  | >90%   |        |
| Avg Review Cycles | <2     |        |

### Defect Trends

| Sprint | Found | Fixed | Escaped |
| ------ | ----- | ----- | ------- |
| N-2    |       |       |         |
| N-1    |       |       |         |
| N      |       |       |         |

输出约定

文件命名
{YYMMDD}-qc-gate-{stage}-{slug}.md
{YYMMDD}-qc-audit-{feature}.md
{YYMMDD}-qc-metrics-sprint-{n}.md

质量检查清单

完成 QC 工件之前:

  • 已验证所有检查清单项目
  • 已为关键项目提供证据
  • 已记录签字确认
  • 已明确说明门禁状态
  • 已更新审计跟踪

相关内容

  • tdd-spec
  • code-review

[IMPORTANT] 开始前,使用任务跟踪将所有工作拆分为小任务——包括读取每个文件的任务。这可以防止因文件过长而丢失上下文。对于简单任务,AI 必须特别询问用户是否跳过。

  • docs/project-reference/domain-entities-reference.md — 领域实体目录、关系、跨服务同步(任务涉及业务实体/模型时阅读)(相关时直接阅读;不要依赖钩子注入的对话文本)

AI 错误预防 — 每项任务中都要避免以下失败模式:

删除前检查下游引用。 删除组件会引发文档和代码过时的连锁问题。移除前,梳理所有引用该组件的文件。 根据实际代码验证 AI 生成的内容。 AI 会编造 API、类名和方法签名。记录或引用前,务必使用 grep 确认其确实存在。 编辑后追踪完整的依赖链。 更改定义时,容易遗漏下游变量及其衍生的使用方。务必追踪完整链路。 验证正确性时追踪所有代码路径。 确认代码存在,不等于确认它会执行。务必追踪提前退出、错误分支和条件跳过路径,而不只是正常路径。 调试时先问“由谁负责?”,再修复。 追踪 Bug 是出在调用方(数据错误)还是被调用方(处理错误)。在负责的层级修复,绝不要只修补症状出现的位置。 假设现有值是有意设置的——更改前先问为什么。 更改任何常量、限制、标志或模式之前:阅读注释、检查 git blame,并查看周边代码。 验证所有受影响的输出,而不只是第一个。 涉及多个技术栈的更改,需要验证每一项输出。一个绿色检查不代表所有检查都通过。 优先整体排查——警惕注意力就近陷阱。 调查任何故障时,先列出所有前置条件(配置、环境变量、数据库名称、端点、DI 注册、数据前置条件),然后根据证据逐项验证,再提出任何代码层面的假设。 精准修改——应用差异测试。 Bug 修复:每一处更改都必须能直接追溯到该 Bug。不要顺便重设相邻代码的样式或改进它。增强任务:实现改进并明确说明。 编码前指出歧义——不要默默做选择。 如果请求有多种解释,列出每种解释、估算工作量并询问用户。绝不要擅自假设要处理所有记录、采用基于文件的方案或更复杂的路径。 批判性思维 — 运用批判性思维和序贯思维。每项主张都必须追溯到证据,置信度 >80% 才能采取行动。 防止幻觉: 绝不把猜测当作事实陈述 — 为每项主张引用来源,坦诚承认不确定性,自行检查输出中的错误,独立交叉核对,对自己的信心保持怀疑 — 缺乏证据的确信是一切幻觉的根源。

序贯思维协议 — 针对复杂或模糊任务的结构化多步推理。在规划、审查、调试或完善想法时使用,避免不安全的一步推理。

触发条件: 复杂问题分解 · 需要调整的自适应计划 · 需要纠偏的分析 · 范围不明确或不断变化 · 多步解决方案 · 基于假设的调试 · 跨领域权衡评估。

格式(显式模式 — 展示思路过程):

  1. Thought N/M: [aspect] — 每条思路只讨论一个方面,并说明假设/不确定性
  2. Thought N/M [REVISION of Thought K]: ... — 先前推理被推翻时使用;说明原始内容 / 修订原因 / 影响
  3. Thought N/M [BRANCH A from Thought K]: ... — 探索其他方案;通过说明决策理由得出结论
  4. Thought N/M [HYPOTHESIS]: ... 然后写 [VERIFICATION]: ... — 行动前先验证
  5. Thought N/N [FINAL] — 仅在验证完成、所有关键方面均已处理且置信度 >80% 时使用

必须包含的结尾内容: 说明置信度百分比 · 列出假设 · 提出未解决的问题 · 明确下一步行动

停止条件: 任何关键决策的置信度 <80% → 直接向用户询问并升级处理 · 同一条思路修订 ≥3 次 → 重新界定问题 · 分支数量 >3 → 拆分为子任务。

隐式模式: 当添加标记会使回复显得冗杂时(例如有助于提升准确性的常规任务),在内部应用此方法,不显示标记。

深入了解: 查看 $sequential-thinking 技能(.claude/skills/sequential-thinking/SKILL.md),了解示例(api-design、debug、architecture)、高级技巧(螺旋式完善、假设检验、收敛)和元策略(不确定性处理、修订级联)。

务必注意:运用批判性思维 — 每项主张都必须追溯到证据,置信度 >80% 才能采取行动。防止幻觉:绝不把猜测当作事实陈述。

务必注意:运用序贯思维 — 使用多步 Thought N/M、REVISION/BRANCH/HYPOTHESIS 标记和置信度百分比结尾;参见 $sequential-thinking 技能。

务必注意:防止 AI 出错 — 先整体调试,在问题所属层修复,编码前明确歧义,压缩上下文后重新阅读文件。

收尾提醒

重要,务必注意:开始前使用任务跟踪,将工作拆分为小型待办任务 重要,务必注意:编写新代码前,在代码库中搜索至少 3 个类似模式 重要,务必注意:每项主张都要引用 file:line 证据(置信度 >80% 才能采取行动) 重要,务必注意:添加最终审查待办任务,以验证工作质量

[任务规划] 行动前,分析任务范围,并使用任务跟踪系统地将任务拆分为小型待办任务和子任务。

无钩子提示词协议镜像(自动同步)

来源:.claude/hooks/lib/prompt-injections.cjs + .claude/.ck.json

[WORKFLOW-EXECUTION-PROTOCOL] [BLOCKING] 工作流执行协议 — 强制、重要、必须、关键。无论出于何种原因,都不得跳过。

通用可移植性边界: 可复用的技能和协议文本应与项目无关;从 docs/project-config.json 和 docs/project-reference/ 中查找项目特定约定。应用 shared/sdd-artifact-contract.md 中的共享 AI-SDD。阅读 docs/project-config.json 和 docs/project-reference/docs-index-reference.md,然后打开其中列出的项目参考文档。只要具备此共享上下文和本地文档,任何受支持的 AI 工具都可以执行。

  1. 检测: 将提示词与工作流目录进行匹配
  2. 分析: 找出最匹配的工作流,并评估自定义步骤组合是否更合适
  3. 询问(必需格式): 直接向用户提问,采用以下结构;除非用户明确调用了某个工作流/技能,且本地协议将明确调用视为确认:
    • 问题:"你想启用哪个工作流?"
    • 选项 1:"启用 [最佳匹配工作流](推荐)"
    • 选项 2:"启用自定义工作流:[步骤 1 → 步骤 2 → ...]"(附上一句话说明理由)
  4. 启用(确认后): 标准工作流调用 $workflow-start <workflowId>;自定义步骤按顺序手动执行
  5. 创建任务: 跟踪工作流的所有步骤
  6. 执行: 按顺序遵循每个步骤 [CRITICAL-THINKING-MINDSET] 运用批判性思维和顺序思维。每项声明都必须有可追溯的证据;置信度超过 80% 才能采取行动。 反幻觉原则: 切勿将猜测当作事实;每项声明都要引用来源;坦率承认不确定性;自行检查输出是否有误;独立交叉核对;对自己的判断保持怀疑——没有证据的确信是所有幻觉的根源。 AI 注意力原则(首因-近因效应): 对于较长的提示词/协议,将最关键的 3 条规则同时放在开头和结尾,以确保指令在较长上下文窗口中仍能得到遵循。 目标驱动执行: 先定义成功标准,循环执行直至验证通过,并且只有在可观察的检查均通过后才停止。 测试验证意图: 测试必须保护业务规则/不变量,并在受保护的意图被破坏时失败,而不能只照搬当前行为。

[LESSON-LEARNED-REMINDER] [BLOCKING] 任务规划与持续改进 — 强制执行。不得跳过。

开始前将工作拆分为小任务并进行跟踪。添加最终任务:"分析 AI 错误与经验教训"。

提取经验教训——仅限根本原因,不处理表面症状:

  1. 指明失败模式(推理/假设失误),而非症状——例如“未阅读源代码就假设 API 存在”,而不是“使用了错误的枚举值”。
  2. 通用性测试:此失败模式是否适用于 ≥3 种情境/代码库?如果不适用,就再抽象一层。
  3. 将其写成通用规则——去除项目特定的名称/路径/类。该规则应适用于任何代码库。
  4. 合并:多个错误若有相同的失败模式 → 总结为一条经验教训。
  5. 重复发生检查:“如果没有这条提醒,未来会话中还会发生这种情况吗?”——不会 → 跳过 $learn。
  6. 自动修复检查:“$code-review/$code-simplifier/$security/$lint 能否发现此问题?”——能 → 改进相应的审查技能。
  7. 两项检查均通过 → 请用户运行 $learn。 [TASK-PLANNING] [MANDATORY] 在执行任何工作流或技能步骤之前,先为所有计划步骤创建/更新任务跟踪;然后随着每个步骤开始/完成,持续同步任务状态。

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