质量月报生成技能

基于质量月度数据生成专业的质量月报；当用户需要生成质量月报、汇总月度测试成果、进行多月数据对比分析时使用

质量月报生成器

任务目标

• 本 Skill 用于：根据质量月度数据自动生成结构化的质量月报（HTML 格式）
• 能力包含：Excel 多 sheet 解析、多文件整合、整体分析框架、质量指标计算、多月趋势分析、PDCA总结、对比分析、报告大纲确认、HTML 可视化输出
• 触发条件：用户需要"写质量月报"、"生成测试月报"、"多个月份数据对比"时使用

前置准备

• 依赖说明：
  • Python 依赖：pandas（Excel 解析）、openpyxl（Excel 读写）
  • 系统依赖：mermaid-cli（用于渲染 Mermaid 图表为 SVG）
  • 首次使用时自动安装，约需 2-3 分钟

操作步骤

• 标准流程：
  1. 收集数据
     • 用户手动提供本月质量数据
     • 或提供 Excel 文件（支持多 sheet）
     • 或提供 JSON 文件（符合 数据格式规范）
     • 支持多个文件（多个月份数据）
     • 如需对比分析，提供历史月份数据文件
  2. 数据解析与整合（关键步骤）
     • 调用 scripts/parse_excel.py 解析 Excel 文件
     • 自动识别每个 sheet 的数据类型（测试用例/缺陷/工作总结/PDCA）
     • 检查数据完整性和一致性
     • 按月份整合数据，建立数据关联
     • 识别数据缺口，提示用户补充
  3. 建立整体分析框架
     • 参考 整体分析框架
     • 确定分析维度：时间维度、内容维度、深度维度
     • 识别关键分析点和对比基准
     • 规划图表类型和展示方式
  4. 计算指标与对比分析
     • 调用 scripts/metrics_calculator.py 计算关键质量指标
     • 脚本支持单月计算或多月对比分析
     • 输入：符合规范的 JSON 数据文件（支持 --previous-data 参数传入历史数据）
     • 输出：计算结果 JSON（含指标、对比、趋势）
  5. 生成报告大纲（关键步骤）
     • 智能体基于分析框架生成报告大纲给用户确认
     • 大纲包含：章节结构、数据来源说明、关键数据点、图表规划、分析维度
     • 等待用户确认：是否需要调整章节、增删内容、修改重点
     • 用户确认后，再进入下一步生成完整报告
  6. 生成月报
     • 智能体基于计算结果和 月报模板 生成 Markdown 内容
     • 包含：数据来源说明、月度总览、质量指标分析、PDCA总结、历史对比、趋势图表
  7. 输出交付（HTML 格式）
     • 生成一个 HTML 格式的完整报告文件
     • 文件命名：质量月报_{{month}}.html
     • 图表自动渲染：Mermaid 图表通过 mermaid-cli 转换为 SVG
     • 交互友好：HTML 可直接在浏览器中打开查看
     • 灵活转换：用户可使用浏览器"打印"功能另存为 PDF
     • 不生成多个分散的文件

多文件/多 Sheet 处理流程

• 单文件多 Sheet：

  1. 解析所有 sheet，自动识别数据类型
  2. 整合不同 sheet 的数据（测试用例 + 缺陷 + 工作总结）
  3. 生成综合报告，标注各数据来源

• 多文件：

  1. 按月份分类文件
  2. 整合每个文件的所有数据
  3. 建立时间序列，进行趋势分析
  4. 生成多月对比报告

• 混合数据源：

  1. 统一数据格式（Excel/JSON/手动输入）
  2. 建立数据映射关系
  3. 识别数据缺口，提示用户补充
  4. 生成综合报告

连续性处理（同一对话多个月报）

• 智能体在对话中维护"历史数据池"
• 每次用户提交月度数据，智能体自动追加到历史记录
• 生成新报告时，智能体自动提取历史数据进行对比分析
• 用户可随时导出历史数据池为 JSON 文件进行持久化

资源索引

• 必要脚本：
  • 见 scripts/parse_excel.py
    • 用途：解析 Excel 文件（支持多 sheet），识别数据类型，转换为标准 JSON 格式
    • 参数：输入文件、--output 输出文件、--convert 转换为标准格式、--analyze-only 仅分析结构
  • 见 scripts/metrics_calculator.py
    • 用途：计算质量指标，支持单月计算和多月对比
    • 参数：--input（本月数据）、--previous-data（历史数据）、--output（输出文件）
  • 见 scripts/md_to_html.py
    • 用途：将 Markdown 转换为 HTML，自动渲染 Mermaid 图表为 SVG
    • 参数：输入文件、-o 输出文件（可选）
• 数据规范：见 references/data_format.md
  • 何时读取：用户提供数据时验证格式
  • 包含：完整字段定义、PDCA格式、多月数据格式
• 整体分析框架：见 references/analysis_framework.md
  • 何时读取：处理多文件/多 sheet 时参考分析维度和方法
  • 包含：数据整合方法、分析维度构建、报告结构设计
• 月报模板：见 assets/report_template.md
  • 用于生成最终月报的 Markdown 内容
  • 包含：标准章节、PDCA章节、趋势图表占位符（Mermaid 语法）
• 大纲模板：见 reports/outline_template.md
  • 用于生成报告大纲供用户确认

注意事项

• 必须先确认大纲：用户确认报告大纲后，才能生成完整报告文件
• HTML 输出：仅生成一个 .html 文件，Mermaid 图表自动渲染为 SVG
• 图表格式：使用 Mermaid 语法，通过 mermaid-cli 自动渲染为矢量图
• Excel 解析：自动识别多 sheet 的数据类型，无需用户手动指定
• 多文件处理：按月份整合数据，建立时间序列，支持趋势分析
• 整体分析框架：参考 analysis_framework.md，确保分析维度全面
• 数据缺口处理：识别缺失数据，提示用户补充或标注说明
• 依赖安装：首次使用时会自动安装 pandas、openpyxl、mermaid-cli，需等待 2-3 分钟
• 浏览器打开：生成的 HTML 文件可直接在浏览器中打开查看
• PDF 导出：用户可在浏览器中使用"打印"功能选择"另存为 PDF"
• 优先使用脚本计算指标，确保数值准确性
• 智能体负责解读数据：PDCA分析、趋势解读、文字表述、整体分析框架应用
• 对于连续性数据，智能体会自动维护历史记录并提示用户
• 如数据格式不符合规范，指导用户按 data_format.md 调整
• PDCA 总结支持多组条目，每个条目包含 Plan/Do/Check/Act 四个阶段

使用示例

示例 1：单文件多 Sheet 生成报告

• 用户上传：monthly_data.xlsx（包含 5 个 sheet）
• 智能体：解析 Excel → 识别 sheet 类型 → 整合数据 → 生成报告大纲
• 大纲内容：

  text

  数据来源：
    - 测试用例数据（sheet1）
    - 缺陷数据（sheet2）
    - 工作总结（sheet3）
    - PDCA 项目（sheet4）
    - 风险列表（sheet5）
  报告章节：
    1. 数据来源说明
    2. 月度总览
    3. 质量指标分析
    4. 工作总结
    5. PDCA 总结
    6. 风险与问题
    7. 下月计划
  

• 用户确认：生成报告
• 智能体：调用计算脚本 → 生成 Markdown → 转换为 HTML
• 输出：质量月报_2024-01.html（含所有数据和图表）

示例 2：多文件多月对比分析

• 用户上传：2024-01.xlsx、2024-02.xlsx、2024-03.xlsx
• 智能体：解析所有文件 → 按月份整合 → 建立时间序列 → 生成含对比分析的大纲
• 大纲内容：

  text

  数据来源：
    - 2024年1月数据
    - 2024年2月数据
    - 2024年3月数据
  分析维度：
    - 时间维度：3个月趋势分析
    - 内容维度：测试执行/缺陷分布/工作效能
    - 深度维度：根因分析/效能分析/改进分析
  报告章节：
    1. 数据来源说明
    2. 月度总览（3个月对比）
    3. 趋势分析
    4. 数据洞察
    ...
  

• 用户确认：生成报告
• 智能体：计算指标 → 趋势分析 → 生成图表 → 转换为 HTML
• 输出：质量月报_2024-03.html（含3个月对比和趋势图表）

示例 3：调整大纲后生成

• 用户上传：./2024-02.xlsx
• 智能体：生成报告大纲（包含：总览、指标分析、PDCA、对比）
• 用户："增加一个'团队效能'章节，删掉'临时工作'章节，重点分析缺陷分布"
• 智能体：调整大纲 → 增加深度分析 → 再次确认 → 生成 Markdown → 转换为 HTML
• 输出：质量月报_2024-02.html（含新增章节和重点分析）

示例 4：导出历史数据

• 用户指令："导出历史数据"
• 智能体：将对话中的历史数据池导出为 JSON 文件
• 用户可在下次对话中导入此文件，继续进行对比分析

TRACE 测评

维度	评分	说明
T — 可信任度	9/10	纯文档/脚本技能，无外部依赖风险，支持中文交互
R — 可靠性	10/10	有清晰工作流程; 有异常处理说明; 输出格式明确
A — 适用性	9/10	有适用范围声明; 触发条件明确
C — 规范性	10/10	frontmatter 完整; 文档结构清晰; 内容充分
E — 有效性	10/10	输出明确; 含使用示例; 文档详尽
总分	48/50	通过