mcpField
Q
qe-quality-metrics

qe-quality-metrics

github.com/proffesor-for-testing测试与质量51981 次安装今天更新
代码仓库

关于 qe-quality-metrics

qe-quality-metrics 是一项用于质量指标选择、仪表板设计和质量门禁设置的技能,面向测试与工程质量团队。它强调衡量缺陷逃逸率、MTTD、MTTR 等结果,并跟踪趋势而非只看活动量。

主要功能

  1. 01选择结果导向的质量指标
  2. 02跟踪 DORA 指标与质量趋势
  3. 03配置质量门禁阈值
  4. 04设计质量仪表板
  5. 05识别虚荣指标陷阱

适用场景

  1. 01构建质量指标仪表板
  2. 02制定阻止不合格变更的门禁
  3. 03评估测试有效性与缺陷逃逸
  4. 04比较不同时间段的质量趋势

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe --skill qe-quality-metrics

安装后在 Claude Code 中输入/qe-quality-metrics确认已加载。

详细介绍

质量指标

<default_to_action> 衡量质量或构建仪表板时:

  1. 衡量结果(缺陷逃逸率、MTTD),而非活动(测试数量)
  2. 关注 DORA 指标:部署频率、交付前置时间、MTTD、MTTR、变更失败率
  3. 避免虚荣指标:如果测试无法发现缺陷,100% 覆盖率毫无意义
  4. 设置能驱动行为的阈值(质量门禁会阻止不合格代码)
  5. 跟踪长期趋势:方向比绝对数值更重要

快速选择指标:

  • 速度:部署频率、变更交付前置时间
  • 稳定性:变更失败率、MTTR
  • 质量:缺陷逃逸率、缺陷密度、测试有效性
  • 流程:代码审查时间、脆弱测试率

关键成功因素:

  • 不采取行动的指标只是作秀
  • 衡量什么,就会优化什么
  • 趋势比快照更重要 </default_to_action>

快速参考卡

适用场景
  • 构建质量仪表板
  • 定义质量门禁
  • 评估测试有效性
  • 论证质量投入的合理性
有意义的指标与虚荣指标
✅ 有意义的指标❌ 虚荣指标
缺陷逃逸率测试用例数量
MTTD(检测)测试代码行数
MTTR(恢复)测试执行次数
变更失败率覆盖率 %(单独使用)
变更交付前置时间已跟踪的需求
DORA 指标
指标精英高中低
部署频率按需每周每月每年
交付前置时间< 1 小时< 1 周< 1 个月> 6 个月
变更失败率< 5%< 15%< 30%> 45%
MTTR< 1 小时< 1 天< 1 周> 1 个月
质量门禁阈值
指标阻断阈值警告
测试通过率100%-
关键代码覆盖率> 80%> 70%
严重安全问题0-
性能 p95< 200ms< 500ms
脆弱测试< 2%< 5%

核心指标

缺陷逃逸率
Bug Escape Rate = (Production Bugs / Total Bugs Found) × 100

Target: < 10% (90% caught before production)
测试有效性
Test Effectiveness = (Bugs Found by Tests / Total Bugs) × 100

Target: > 70%
缺陷密度
Defect Density = Defects / KLOC

Good: < 1 defect per KLOC
平均检测时间(MTTD)
MTTD = Time(Bug Reported) - Time(Bug Introduced)

Target: < 1 day for critical, < 1 week for others

仪表板设计

// Agent generates quality dashboard
await Task("Generate Dashboard", {
  metrics: {
    delivery: ['deployment-frequency', 'lead-time', 'change-failure-rate'],
    quality: ['bug-escape-rate', 'test-effectiveness', 'defect-density'],
    stability: ['mttd', 'mttr', 'availability'],
    process: ['code-review-time', 'flaky-test-rate', 'coverage-trend']
  },
  visualization: 'grafana',
  alerts: {
    critical: { bug_escape_rate: '>20%', mttr: '>24h' },
    warning: { coverage: '<70%', flaky_rate: '>5%' }
  }
}, "qe-quality-analyzer");

质量门禁配置

{
  "qualityGates": {
    "commit": {
      "coverage": { "min": 80, "blocking": true },
      "lint": { "errors": 0, "blocking": true }
    },
    "pr": {
      "tests": { "pass": "100%", "blocking": true },
      "security": { "critical": 0, "blocking": true },
      "coverage_delta": { "min": 0, "blocking": false }
    },
    "release": {
      "e2e": { "pass": "100%", "blocking": true },
      "performance_p95": { "max_ms": 200, "blocking": true },
      "bug_escape_rate": { "max": "10%", "blocking": false }
    }
  }
}

Agent 辅助指标

// Calculate quality trends
await Task("Quality Trend Analysis", {
  timeframe: '90d',
  metrics: ['bug-escape-rate', 'mttd', 'test-effectiveness'],
  compare: 'previous-90d',
  predictNext: '30d'
}, "qe-quality-analyzer");

// Evaluate quality gate
await Task("Quality Gate Evaluation", {
  buildId: 'build-123',
  environment: 'staging',
  metrics: currentMetrics,
  policy: qualityPolicy
}, "qe-quality-gate");

Agent 协作提示

记忆命名空间
aqe/quality-metrics/
├── dashboards/*         - Dashboard configurations
├── trends/*             - Historical metric data
├── gates/*              - Gate evaluation results
└── alerts/*             - Triggered alerts
集群协作
const metricsFleet = await FleetManager.coordinate({
  strategy: 'quality-metrics',
  agents: [
    'qe-quality-analyzer',         // Trend analysis
    'qe-test-executor',            // Test metrics
    'qe-coverage-analyzer',        // Coverage data
    'qe-production-intelligence',  // Production metrics
    'qe-quality-gate'              // Gate decisions
  ],
  topology: 'mesh'
});

常见陷阱

陷阱问题解决方案
迷信覆盖率覆盖率 100%,缺陷仍然逃逸改为衡量缺陷逃逸率
关注测试数量测试很多,反馈缓慢衡量执行时间
活动指标忙于事务,却没有结果衡量结果(MTTD、MTTR)
只看某个时间点快照缺乏上下文持续跟踪趋势

相关技能


请牢记

衡量结果,而非活动。 缺陷逃逸率 > 测试数量。MTTD/MTTR > 覆盖率 %。趋势 > 快照。设置能阻止不合格代码的门禁。衡量什么,就会优化什么。

借助 Agent: Agent 会自动跟踪指标、分析趋势、触发警报并做出门禁决策。使用 Agent 持续掌握质量状况。

评论

支持 Markdown