kanass实战教程系列(9) - 如何进行缺陷管理

  上一篇文章主要介绍了如何进行Kanass任务管理,本文将介绍在事项模块中如何创建、管理、跟踪缺陷。

1、添加缺陷

进入kanass项目,页面会自动定位到事项页面。点击添加事项->缺陷,填写缺陷标题与描述,选择缺陷类型等信息

添加缺陷

属性说明

属性是否必填描述
标题必填任务标题,用来描述缺陷,支持修改
描述非必填用来详细描述缺陷内容,支持上传图片,支持修改
缺陷类型非必填用来标明缺陷类型,支持修改
优先级非必填用来表示缺陷的优先级别,支持修改
负责人必填当前缺陷的负责人,支持修改
计划日期非必填用来表示当前缺陷需要完成的时间
所属模块非必填用来表示当前缺陷属于哪个模块
所属迭代非必填用来表示当前缺陷属于哪次迭代
所属版本非必填用来表示当前缺陷属于哪个版本

2、查看与编辑缺陷

缺陷创建成功后,点击缺陷名称,页面以开启右抽屉的形式打开缺陷详情页面。用户可以在详情页面对缺陷进行查看与修改

查看与编辑缺陷

  • 编辑标题

直接在详情页面点击标题,即可修改

  • 编辑描述

点击描述上的编辑按钮,编辑后点击确认,编辑保存成功

  • 编辑其他字段

其他字段直接点击下拉框,即可编辑

3、删除缺陷

在缺陷列表中点击更多->删除,或进入缺陷详情页面点击更多->删除。

删除缺陷

4、缺陷关联

4.1 事项关联

  • 子事项

点击缺陷并进入缺陷详情页面,点击子事项,此页面提供添加子缺陷和关联子缺陷功能。

添加子缺陷:可以在当前页面通过填写缺陷名称,快速创建子缺陷。创建成功后自动关联。

关联子缺陷:可以在当前页面展示出项目下已存在的所有缺陷,点击即可关联。

子事项

  • 关联事项

点击关联事项,此页面提供了关联当前项目下所有事项的功能。

添加事项:点击后可以展示出当前项目下所有事项,点击即可关联。

关联事项

4.2 测试关联

进入事项详情->测试->选择添加用例或者关联用例

添加用例:可以打开添加用例页面,输入名称、前置条件、步骤等内容后点击提交,用例创建成功。此方法添加的用例会自动关联当前缺陷。

关联用例:点击关联用例,可以展示出当前项目下所有已存在的测试用例,点击用例既可完成关联。此关联关系在用例详情页面也会同步显示。

关联用例

4.3 文档关联

进入事项详情->文档->关联文档,此时会显示出关联知识库下的所有文档,点击即可关联。

关联文档

关联知识库

  • 集成sward

首先进入系统设置->集成开放->服务集成,填写sward知识库的地址。

  • 关联知识库

然后进入项目设置->集成->关联知识库

  • 关联文档

进入事项管理->点击缺陷->文档->关联文档,既可以展示出所关联的知识库中的文档

4.4 工时与附件

详情页面点击展开按钮,可以看到缺陷的工时与附件

工时:点击工时,可以为当前缺陷添加计划工时、完成工时和剩余工时

附件:点击附件,可以查看到创建缺陷时上传的附件,支持附件的增、删、改、查

工时与附件

5、缺陷列表查看

缺陷列表支持多种视图查看,点击右上角的更改视图按钮,可以更换不同视图查看缺陷

  • 列表树状查看

  • 看板视图查看

  • 甘特图查看

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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