关于 qcsd-development-swarm
qcsd-development-swarm 是面向迭代开发阶段的代码质量审查技能，供团队在代码进入 CI/CD 前评估是否可交付。它编排专门 Agent、按质量门槛给出 SHIP、CONDITIONAL 或 HOLD 决策，并支持对发现进行对抗式复核。
主要功能
- 01并行运行核心质量 Agent
- 02按代码标记触发条件 Agent
- 03评估 TDD、复杂度与覆盖率
- 04依据阈值生成交付决策
- 05对发现进行对抗式验证
- 06生成完整审查报告
适用场景
- 01在迭代中评估代码是否可交付
- 02按源代码和测试目录执行质量审查
- 03复核质量发现并保留审计记录
MCP 相关
README 将 MCP 工具列为可选执行方式，可通过 fleet_init 和 task_submit 运行 swarm。未说明其作为 MCP 服务对客户端暴露的能力。
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/qcsd-development-swarm确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。
evals/qcsd-development-swarm.yamlschemas/output.jsonscripts/validate-config.jsonsteps/01-flag-detection.md02-core-agents.md03-batch1-results.md04-conditional-agents.md05-decision-synthesis.md06-report-generation.md07-learning-persistence.md08-defect-predictor.md09-final-output.md详细介绍
QCSD Development Swarm v1.0
用于迭代内代码质量保证的左移质量工程蜂群。
概述
Development Swarm 接收已完善的用户故事（通过 Refinement），并在迭代执行期间验证代码质量。Ideation Swarm 提出“我们应该构建这个吗？”，Refinement Swarm 提出“我们应该如何测试这个？”，而 Development Swarm 则提出“代码质量足以发布吗？”
QCSD 阶段定位
| 阶段 | 蜂群 | 决策 | 时间 |
|---|---|---|---|
| Ideation | qcsd-ideation-swarm | GO / CONDITIONAL / NO-GO | PI/迭代规划 |
| Refinement | qcsd-refinement-swarm | READY / CONDITIONAL / NOT-READY | 迭代完善 |
| Development | qcsd-development-swarm | SHIP / CONDITIONAL / HOLD | 迭代期间 |
| Verification | qcsd-cicd-swarm | RELEASE / REMEDIATE / BLOCK | 发布前 / CI-CD |
| Production | qcsd-production-swarm | HEALTHY / DEGRADED / CRITICAL | 发布后 |
参数
SOURCE_PATH：要分析的源代码目录（必需，例如src/auth/）TEST_PATH：用于覆盖率分析的测试目录（可选，例如tests/auth/）OUTPUT_FOLDER：报告保存位置（默认值：${PROJECT_ROOT}/Agentic QCSD/development/）
执行规则——请先阅读
| 规则 | 执行要求 |
|---|---|
| E1 | 在步骤 2 中，必须启动全部三个核心 Agent（qe-tdd-specialist、qe-code-complexity、qe-coverage-specialist）。不得例外。 |
| E2 | 必须在同一条消息中发出所有并行 Task 调用。 |
| E3 | 每批任务完成后，必须停止并等待。不得提前继续。 |
| E4 | 如果标记为 TRUE，必须启动相应的条件 Agent。不得跳过。 |
| E5 | 必须严格按照步骤 5 中的规定应用 SHIP/CONDITIONAL/HOLD 逻辑。 |
| E6 | 必须生成完整的报告结构。不得使用简略版本。 |
| E7 | 每个 Agent 都必须在分析前读取其参考文件。 |
| E8 | 在步骤 8 中，必须对所有代码更改执行 qe-defect-predictor 分析。始终执行。 |
| E9 | 必须执行步骤 7 的学习持久化。不得跳过。 |
禁止的行为：
- 只做总结而不启动 Agent
- 为了“简洁”而跳过 Agent
- 在后台任务完成前继续
- 自行分析而不启动专家
- 省略报告章节或使用占位文本
步骤执行协议
此技能采用微文件步骤架构。每次只加载一个独立的步骤文件，以避免“中间丢失”造成的上下文退化。
使用 Read 工具读取每个步骤文件，并按顺序执行各步骤。
步骤
- 标记检测——
steps/01-flag-detection.md——扫描源代码和测试，检测全部 6 个标记 - 核心 Agent——
steps/02-core-agents.md——并行启动 qe-tdd-specialist、qe-code-complexity、qe-coverage-specialist - 第一批结果——
steps/03-batch1-results.md——等待核心 Agent 完成，提取所有指标 - 条件 Agent——
steps/04-conditional-agents.md——并行启动已标记的条件 Agent - 决策综合——
steps/05-decision-synthesis.md——应用 SHIP/CONDITIONAL/HOLD 逻辑 - 生成报告——
steps/06-report-generation.md——生成执行摘要和完整报告 - 学习持久化——
steps/07-learning-persistence.md——将发现存入记忆，并保存持久化记录 - 缺陷预测器——
steps/08-defect-predictor.md——对所有代码更改运行 qe-defect-predictor 分析 - 最终输出——
steps/09-final-output.md——显示包含所有评分的完成摘要
执行说明
- 使用 Read 工具加载当前步骤文件（例如：
Read({ file_path: ".claude/skills/qcsd-development-swarm/steps/01-flag-detection.md" })） - 完整执行该步骤的说明
- 确认所有成功标准均已满足后再继续
- 将该步骤的输出作为上下文传递给下一步
- 如果某一步失败，请停止并报告失败点，不要跳过该步骤
恢复支持
如需从特定步骤恢复：指定 --from-step N，编排器将跳过前面的步骤，从第 N 步开始。请确保已具备前序步骤所需的数据。
Agent 清单
| Agent | 类型 | 领域 | 批次 |
|---|---|---|---|
| qe-tdd-specialist | 核心（始终运行） | 测试生成 | 1 |
| qe-code-complexity | 核心（始终运行） | 代码智能 | 1 |
| qe-coverage-specialist | 核心（始终运行） | 覆盖率分析 | 1 |
| qe-security-scanner | 条件运行（HAS_SECURITY_CODE） | 安全合规 | 2 |
| qe-performance-tester | 条件运行（HAS_PERFORMANCE_CODE） | 混沌与弹性 | 2 |
| qe-mutation-tester | 条件运行（HAS_CRITICAL_CODE） | 测试生成 | 2 |
| qe-message-broker-tester | 条件运行（HAS_MIDDLEWARE） | 企业集成 | 2 |
| qe-sap-idoc-tester | 条件运行（HAS_SAP_INTEGRATION） | 企业集成 | 2 |
| qe-sod-analyzer | 条件运行（HAS_AUTHORIZATION） | 企业集成 | 2 |
| qe-defect-predictor | 分析（始终运行） | 缺陷智能 | 3 |
总计：10 个 Agent（3 个核心 + 6 个条件运行 + 1 个分析）
质量门槛
| 指标 | SHIP | CONDITIONAL | HOLD |
|---|---|---|---|
| TDD 遵循度 | >= 80% | 60 - 79% | < 60% |
| 代码复杂度 | 平均 <= 10 | 平均 11-15 | 平均 > 15 |
| 测试覆盖率 | >= 80% | 60 - 79% | < 60% |
| 变异测试得分 | >= 70% | 50 - 69% | < 50% |
| 安全问题 | 无 HIGH/CRITICAL | 仅 MEDIUM | 发现 HIGH/CRITICAL |
报告文件名映射
| Agent | 报告文件名 | 步骤 |
|---|---|---|
| qe-tdd-specialist | 02-tdd-analysis.md | 2 |
| qe-code-complexity | 03-complexity-analysis.md | 2 |
| qe-coverage-specialist | 04-coverage-analysis.md | 2 |
| qe-security-scanner | 05-security-scan.md | 4 |
| qe-performance-tester | 06-performance-analysis.md | 4 |
| qe-mutation-tester | 07-mutation-testing.md | 4 |
| qe-message-broker-tester | 08-middleware-health.md | 4 |
| qe-sap-idoc-tester | 09-sap-integration.md | 4 |
| qe-sod-analyzer | 10-sod-compliance.md | 4 |
| 学习持久化 | 11-learning-persistence.json | 7 |
| qe-defect-predictor | 12-defect-prediction.md | 8 |
| 综合报告 | 01-executive-summary.md | 6 |
执行模型选项
| 模型 | 使用场景 | Agent 启动方式 |
|---|---|---|
| Workflow（主要方式，ADR-102） | 使用 Workflow 工具的 Harness | Workflow({ name: "qcsd-development-review", args: { sourcePath, testPath } }) |
| Task Tool（备用方式） | 不支持 Workflow 的 Claude Code 会话 | Task({ subagent_type, run_in_background: true }) |
| MCP Tools | MCP 服务可用时 | fleet_init({}) / task_submit({}) |
| CLI | 终端/脚本 | swarm init / agent spawn |
工作流执行（ADR-102）
.claude/workflows/qcsd-development-review.js 将审查作为确定性流水线运行：每个质量维度各运行一个发现器（TDD 遵循情况、复杂度、覆盖率缺口 — args.dimensions 用于选择子集）→ 每项发现由 3 个盲法对抗性反驳器进行反驳（Loki-mode、ADR-074：反驳器只能看到未经修饰的主张和证据，无法看到发现器的置信度，也无法看到彼此的内容；不确定时默认判定为已反驳）→ 确定性地综合为 finding-verdict@1 信封（ADR-103、schemas/finding-verdict.schema.json）。只有在少于 ⌈N/2⌉ 个反驳器否定某项发现时，该发现才会保留。最终报告仅包含已确认的发现；被否定的发现及其反驳内容会保留在 killed 下，以供审计。
参数：sourcePath（必需）、testPath、dimensions（tdd-adherence|complexity|coverage-gaps 的子集）、每个维度的 maxFindings（默认值为 5）。
当 Workflow 工具不可用时，回退到以下 Task 工具协议 — 报告格式和门槛保持一致，但不包括对抗性验证阶段（在报告头部注明 verification: none）。
核心原则
代码质量以证据衡量，而非意图。这个 swarm 提供迭代周期内的质量评估，确保代码在进入 CI/CD 流水线之前符合工程标准。