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什么是 Bug 比率

Bug 比率衡量的是修复 Bug 或更正的拉取请求相对于 PR 总数的百分比。此指标帮助您了解开发工作中有多少精力用于修复问题，而不是构建新功能。它也可以理解为”变更失败率” - 变更导致失败的比率。

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我们如何计算

我们使用 AI 语言模型（LLM）分析拉取请求名称和描述，自动识别哪些 PR 是 Bug 修复。然后系统计算与您的 PR 总活动相关的 Bug 相关工作的百分比。 我们跟踪的内容：
  • 通过 AI 分析识别为 Bug 修复的 PR
  • 期间内的 PR 总数
  • Bug 相关工作的百分比
计算方式： 
Bug 比率 = (Bug 修复 PR) ÷ (总 PR) × 100
例如，如果 15 个 PR 中有 3 个被识别为 Bug 修复，则您的 Bug 比率为 20%。 我们如何识别 Bug 修复： 我们使用先进的语言模型分析 PR 标题并自动分类。AI 会查找如下模式：
  • “Fix bug in…” 或 “Bug fix for…”
  • “Resolve issue with…” 或 “Fix problem in…”
  • “Patch for…” 或 “Hotfix:…”

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为什么重要

Bug 比率是团队开发重点和代码质量的关键指标。理解这个比率可以帮助您：
  • 开发重点：了解修复问题与构建新功能的时间分配
  • 代码质量：识别是否在 Bug 上花费了太多时间
  • 流程改进：了解开发流程是否需要优化
  • 资源规划：计划将多少精力分配给 Bug 修复

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如何改进

  • 实施全面的测试策略（单元测试、集成测试、端到端测试）
  • 在生产前使用自动化工具（linter、静态分析器）
  • 确保对所有更改进行彻底的代码审查
  • 将大型功能分解为更小的可测试部分
  • 使用功能标志进行更安全的部署
  • 进行事后审查以防止问题再次发生

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PR 命名的最佳实践

为了帮助 AI 准确识别 Bug 修复，请考虑以下命名约定：

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良好的 Bug 修复 PR 名称

  • “Fix: User login fails with invalid credentials”
  • “Bug fix: Memory leak in data processing module”
  • “Resolve issue: API returns 500 error for large requests”
  • “Patch: Fix null pointer exception in user service”

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避免模糊名称

  • “Fix stuff” 或 “Bug fix”
  • “Update code” 或 “Improve performance”
  • “Fix things” 或 “Resolve issues”

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功能 vs Bug 修复

  • Bug 修复：“Fix: Payment validation fails for expired cards”
  • 功能：“Add: New payment method support”
  • 改进：“Enhance: Payment validation error messages”