扫描信号
从交付周期、失败率、评审负载等指标广扫。
渐进发现质量工程 Demo
研发效能度量 Agent
一个效能度量 Agent：扫描 Git、CI、Jira 信号，检索指标定义，并生成带来源的趋势报告。
结构蓝图
可点、可跑、可观察
交互式浏览器 Demo
这个模拟器不替代命令行运行，但可以直接在网页里观察每一步的状态、执行日志、质量门和最终输出。
实时流水线
状态检查器
执行日志
当前输出
一步一步看设计
聚焦异常
钻取斜率发生变化的少数指标。
渐进发现检索定义
把每个指标绑定到团队约定口径。
RAG 管道生成报告
输出趋势、解释和可能原因。
提示链治理检查
标记可能被误用或来源不足的指标。
审批门控暴露轨迹
展示来源行、指标定义、斜率和置信度。
可观测性 Harness截图
模式映射
| 模式 | 设计作用 |
|---|---|
| 渐进发现 | 不要一次塞满所有指标，要先广扫，再聚焦，再钻取。 |
| RAG 管道 | 指标口径需要带来源检索。 |
| 可观测性 Harness | 趋势、来源覆盖和置信度就是产品的一部分。 |
| 审批门控 | 可能误导的指标在发布前要被标记。 |
设计洞察
指标先要有定义
Agent 先解释指标含义，再解释指标为什么变化。
斜率优于快照
周环比斜率比静态阈值更早发现质量漂移。
治理避免指标表演
报告应提示指标是否可被游戏化、来源是否充分。
运行路径
cd workshops/workshop4-engineering-metrics
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python src/main.py
open visual/index.htmlworkshops/workshop4-engineering-metrics/README.mdimages/training/visual/workshop4-engineering-metrics-blueprint.png