Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

qe-quality-metrics(质量评价指标)

qe-quality-metrics 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

qe-quality-metrics 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,300。

总安装 945周安装 39GitHub Stars 329下载 309核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:qe-quality-metrics(质量评价指标)
来源仓库:https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe
仓库路径:skills/qe-quality-metrics
安装命令:
npx skills add https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe --skill qe-quality-metrics
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

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

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件读写。注意是否会执行命令或修改协作内容,确保操作合规。

来源仓库内路径:skills/qe-quality-metrics

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe --skill qe-qu…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

qe-quality-metrics 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe --skill qe-quality-metr…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

qe-quality-metrics 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

qe-quality-metrics 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

qe-quality-metrics 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

qe-quality-metrics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 945 次,近一周安装 39 次,下载 309 次,GitHub 329 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

qe-quality-metrics 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
qe-quality-metrics

质量评价指标 · 本页

945329只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Quality Metrics

<default_to_action> When measuring quality or building dashboards:

  1. MEASURE outcomes (bug escape rate, MTTD) not activities (test count)
  2. FOCUS on DORA metrics: Deployment frequency, Lead time, MTTD, MTTR, Change failure rate
  3. AVOID vanity metrics: 100% coverage means nothing if tests don't catch bugs
  4. SET thresholds that drive behavior (quality gates block bad code)
  5. TREND over time: Direction matters more than absolute numbers

Quick Metric Selection:

  • Speed: Deployment frequency, lead time for changes
  • Stability: Change failure rate, MTTR
  • Quality: Bug escape rate, defect density, test effectiveness
  • Process: Code review time, flaky test rate

Critical Success Factors:

  • Metrics without action are theater
  • What you measure is what you optimize
  • Trends matter more than snapshots </default_to_action>

Quick Reference Card

When to Use

  • Building quality dashboards
  • Defining quality gates
  • Evaluating testing effectiveness
  • Justifying quality investments

Meaningful vs Vanity Metrics

✅ Meaningful❌ Vanity
Bug escape rateTest case count
MTTD (detection)Lines of test code
MTTR (recovery)Test executions
Change failure rateCoverage % (alone)
Lead time for changesRequirements traced

DORA Metrics

MetricEliteHighMediumLow
Deploy FrequencyOn-demandWeeklyMonthlyYearly
Lead Time< 1 hour< 1 week< 1 month> 6 months
Change Failure Rate< 5%< 15%< 30%> 45%
MTTR< 1 hour< 1 day< 1 week> 1 month

Quality Gate Thresholds

MetricBlocking ThresholdWarning
Test pass rate100%-
Critical coverage> 80%> 70%
Security critical0-
Performance p95< 200ms< 500ms
Flaky tests< 2%< 5%

Core Metrics

Bug Escape Rate

Bug Escape Rate = (Production Bugs / Total Bugs Found) × 100

Target: < 10% (90% caught before production)

Test Effectiveness

Test Effectiveness = (Bugs Found by Tests / Total Bugs) × 100

Target: > 70%

Defect Density

Defect Density = Defects / KLOC

Good: < 1 defect per KLOC

Mean Time to Detect (MTTD)

MTTD = Time(Bug Reported) - Time(Bug Introduced)

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

Dashboard Design

// 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");

Quality Gate Configuration

{
  "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-Assisted Metrics

// 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 Coordination Hints

Memory Namespace

aqe/quality-metrics/
├── dashboards/*         - Dashboard configurations
├── trends/*             - Historical metric data
├── gates/*              - Gate evaluation results
└── alerts/*             - Triggered alerts

Fleet Coordination

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'
});

Common Traps

TrapProblemSolution
Coverage worship100% coverage, bugs still escapeMeasure bug escape rate instead
Test count focusMany tests, slow feedbackMeasure execution time
Activity metricsBusy work, no outcomesMeasure outcomes (MTTD, MTTR)
Point-in-timeSnapshot without contextTrack trends over time

Related Skills


Remember

Measure outcomes, not activities. Bug escape rate > test count. MTTD/MTTR > coverage %. Trends > snapshots. Set gates that block bad code. What you measure is what you optimize.

With Agents: Agents track metrics automatically, analyze trends, trigger alerts, and make gate decisions. Use agents to maintain continuous quality visibility.

平台分布

Codex

35.73%
按下载量换算110

Claude

29.2%
按下载量换算90

Cursor

15.75%
按下载量换算49

Gemini CLI

9.4%
按下载量换算29

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills