测试人员绩效评价方法

1、编写目的
本文档是对独立测试人员的绩效考核从测试能力方面进行考核的依据,其它考核的标准参照支持服务中心的部门考核大纲,该标准仅作为整体考核标准中的综合考核的一部分。


2、适用范围
本标准适用于软件测试人员的考核。


3 、评价标准与原则
3.1提交BUG的数量和执行测试用例的数量
测试中发现的BUG数量:
1)同一个项目组内,提交bug数
2)每人日提交的bug数
3.2测试人员发现的问题的本身价值
1)Bug的严重程度是衡量bug的质量的一个重要因素,好的bug应该是极端严重的,对系统造成极大危害的。
2)Bug的双方面评判,对于bug的价值开发人员在另外一个角度上进行评判。
3.3、测试文档的质量
测试文档的质量往往是测试人员的测试水平的反映,只有对系统进行了充分的、深入测试的测试人员才能写出高质量测试报告,说明测试的全面性和测试过程的质量
3.4 测试技能水平
1)测试用例设计水平
2)测试工具掌握使用水平
3)测试结果分析判断水平
3.5测试技能以外的综合能力
考察一个测试人员的责任心,如果一个测试人员工作不符责任,随意敷衍,即使提交的问题单数量多,也不能证明他测试的质量高。其次积极的工作态度是提高测试质量,和整体团队风气的关键,沟通能力直接影响测试的工作效率与不同部门间的合作分工。
1)工作态度
2)沟通能力
3)钻研能力
4)团队合作能力


4、考核办法一览表

类型

评价参数

参数值

说明

缺陷单

总分:70

提交缺陷总数(5)

单位(个)

基本考核指标

提交非缺陷数量(5)

单位(个)

要测试人员意识到处理非问题影响测试,开发的工作效率

提交有效缺陷数(20)

单位(个)

基本考核指标

提交缺陷分类数(20)

A (重大)

加权系数 0.3

B(较重)

加权系数 0.2

C(较小)

加权系数 0.2

D(一般)

加权系数 0.1

E(建议)

加权系数 0

回归缺陷数(5)

单位(个)

基本考核指标

争议缺陷数(5)

单位(个)

是否存在对需求理解,系统构架设计,系统设计等方面引起争议的问题,体现出测试人员发现问题的深入层次,反过来也反映测试人员对业务的理解能力。 基本考核指标

非独立测试发现的缺陷数(5)

单位(个)

非独立测试人员(如:开发人员,用户等)发现的问题数 。基本考核指标

严重缺陷所占比例(5)

A/(A+B+C+D+E)=%

基本考核指标

技能

总分:10

设计执行用例数 (5)

单位(个)

基本考核指标

用例难度(5)

困难 普通 容易

加分考核指标

工具掌握能力(+5)

了解理论

简单运用

复杂操作

熟练精通

加分考核指标

文档

总分:10

缺陷描述(5)

A( 优秀)

B (良好)

C (普通)

D (不合格)

问题描述是否清晰

问题定位的附件是否完整

问题描述语言是否规范

测试报告的质量(5)

A( 优秀)

B (良好)

C (普通)

D (不合格)

报告描述是否清晰

报告分析是否到位

报告描述语言是否规范

综合

素质

总分:10

工作态度(6)

积极、情绪变化大

基本考核指标

沟通能力(2)

良好、一般

基本考核指标

自学、钻研能力(+3)

强、普通、差

加分考核指标

团队协作能力(2)

合作性强、 差

基本考核指标

注:缺陷分类算法:
A*(1+加权系统)/(A+B+C+D+E)*20
B*(1+加权系统)/(A+B+C+D+E)*20
C*(1+加权系统)/(A+B+C+D+E)*20
D*(1+加权系统)/(A+B+C+D+E)*20
E*(1+加权系统)/(A+B+C+D+E)*20

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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