bf-metrics

Compare original and translation side by side

🇺🇸

Original

English

🇨🇳

Translation

Chinese

Metrics Analysis

指标分析

Overview

概述

스프린트 메트릭을 집계·분석하여 모델 배당 최적화와 난이도 재태깅을 제안한다. 자동 적용하지 않으며, 사람이 판단한다.

通过汇总、分析冲刺（Sprint）指标，提出模型分配优化和难度重新标记建议。不会自动应用，需由人工判断。

When to Use

使用场景

사용자가
```
/bf-metrics
```
를 입력했을 때
```
/bf-archive-sprint
```
완료 후 안내에 따라 실행할 때
여러 스프린트를 거친 후 패턴 분석이 필요할 때

当用户输入
```
/bf-metrics
```
时
在
```
/bf-archive-sprint
```
完成后，按照提示执行时
经过多个冲刺后需要进行模式分析时

Prerequisites

前置条件

docs/sprint-status.yaml

또는

docs/archive/*/sprint-status.yaml

중 하나 이상 존재

분석 대상 Story에 메트릭 필드가 기록되어 있어야 함 (레거시 Story는 건너뜀)
권장 실행 순서:
```
/bf-archive-sprint
```
→
```
/bf-metrics
```
→
```
/bf-update-conventions
```
. 아카이빙 전에 실행해도 동작하지만, 아카이빙 후 실행하면 현재 + 아카이브 전체 데이터를 분석하여 더 정확한 결과를 제공

存在

docs/sprint-status.yaml

或

docs/archive/*/sprint-status.yaml

中的至少一个文件

分析目标Story中必须记录有指标字段（遗留Story将被跳过）
推荐执行顺序：
```
/bf-archive-sprint
```
→
```
/bf-metrics
```
→
```
/bf-update-conventions
```
。在归档前执行也可正常运行，但归档后执行会分析当前+全部归档数据，提供更准确的结果

Error Handling

错误处理

sprint-status.yaml도 archive도 없으면: "분석 가능한 스프린트 데이터가 없습니다.
```
/bf-execute
```
로 워크플로우를 먼저 실행하세요." 안내
모든 Story가 레거시이면: "메트릭 필드가 기록된 Story가 없습니다. 현행 워크플로우(v2+)로 실행한 스프린트만 분석할 수 있습니다." 안내
완료된 Story가 없으면: "완료(done) 상태의 Story가 없습니다. 진행 중인 스프린트의 분석은 완료 후 수행하세요." 안내

既无sprint-status.yaml也无归档文件时：提示“无可用分析的冲刺数据。请先使用
```
/bf-execute
```
运行工作流。”
所有Story均为遗留类型时：提示“无记录指标字段的Story。仅可分析使用当前工作流(v2+)执行的冲刺。”
无已完成的Story时：提示“无已完成（done）状态的Story。请在冲刺完成后再进行分析。”

Instructions

操作步骤

1. 데이터 수집

1. 数据收集

a. 현재 스프린트 데이터를 수집한다:

```
docs/sprint-status.yaml
```
읽기

b. 아카이브된 스프린트 데이터를 수집한다:

```
docs/archive/*/sprint-status.yaml
```
패턴으로 모든 아카이브 파일 읽기

c. 분석 대상 필터링:

```
status: done
```
인 Story만 분석 대상에 포함
레거시 Story 판정 기준:
```
model_used
```
AND
```
ralph_retries
```
YAML key가 모두 존재하지 않는 Story는 레거시로 간주하여 건너뜀. 두 키 중 하나라도 존재하면 현행 포맷으로 처리한다. (
```
model_used: null
```
은 미완료 Story이므로
```
status: done
```
조건에서 이미 필터됨)
건너뛴 Story 수를 기록하여 리포트에 표시

a. 收集当前冲刺数据：

读取
```
docs/sprint-status.yaml
```

b. 收集已归档的冲刺数据：

按
```
docs/archive/*/sprint-status.yaml
```
模式读取所有归档文件

c. 过滤分析目标：

仅将
```
status: done
```
的Story纳入分析范围
遗留Story判定标准：同时不存在
```
model_used
```
和
```
ralph_retries
```
这两个YAML键的Story将被视为遗留并跳过。只要存在其中一个键，就按当前格式处理。（
```
model_used: null
```
属于未完成Story，会被
```
status: done
```
条件过滤掉）
记录被跳过的Story数量并在报告中显示

2. 집계 테이블 생성

2. 生成汇总表

(difficulty, model_used) 페어별로 다음 지표를 집계한다:

지표	계산 방법
story_count	해당 페어의 Story 수
avg_ralph_retries	평균 재시도 횟수
avg_ralph_approaches	평균 접근 전환 횟수
stuck_rate	`ralph_stuck: true` 비율 (%)
avg_review_blockers	평균 🔴 Blocker 건수
avg_review_recommended	평균 🟡 Recommended 건수
regression_rate	`is_regression: true` 비율 (%)

按（difficulty, model_used）组合，汇总以下指标：

指标	计算方法
story_count	该组合对应的Story数量
avg_ralph_retries	平均重试次数
avg_ralph_approaches	平均方法切换次数
stuck_rate	`ralph_stuck: true` 的占比（%）
avg_review_blockers	平均🔴阻塞项数量
avg_review_recommended	平均🟡建议项数量
regression_rate	`is_regression: true` 的占比（%）

3. 모델 배당 최적화 제안

3. 模型分配优化建议

아래 임계값에 해당하는 (difficulty, model_used) 페어에 대해 제안을 생성한다:

조건	임계값	제안
높은 블로커	avg_review_blockers >= 2.0	더 강한 모델 배당 제안 (예: sonnet → opus-lead)
높은 재시도	avg_ralph_retries >= 3.0	구현 모델 업그레이드 제안
높은 stuck	stuck_rate >= 20%	Agent Teams 전략 전환 제안 (예: ralph-loop → opus-lead)
높은 회귀	regression_rate >= 25%	리뷰 모델 강화 제안

임계값에 해당하지 않으면 "현재 모델 배당 적정" 메시지를 표시한다.
제안에는 해당 조건을 충족한 구체적 수치를 함께 표시한다.

针对符合以下阈值的（difficulty, model_used）组合生成建议：

条件	阈值	建议
高阻塞项	avg_review_blockers >= 2.0	建议分配更强的模型（例如：sonnet → opus-lead）
高重试次数	avg_ralph_retries >= 3.0	建议升级实现模型
高停滞率	stuck_rate >= 20%	建议切换Agent Teams策略（例如：ralph-loop → opus-lead）
高回归率	regression_rate >= 25%	建议强化评审模型

若不符合阈值，则显示“当前模型分配合适”。
建议中需包含满足条件的具体数值。

4. 난이도 재태깅 제안

4. 难度重新标记建议

완료된 개별 Story의 메트릭을 기준으로 난이도 조정을 제안한다:

과소평가 (상향 제안):

현재 → 제안	조건
S → M	ralph_retries >= 3 OR review_blockers >= 2 OR ralph_stuck == true
M → L	ralph_retries >= 4 OR review_blockers >= 3 OR ralph_approaches >= 2
L → XL	ralph_stuck == true AND ralph_approaches >= 3

과대평가 (하향 제안):

현재 → 제안	조건
M → S	ralph_retries == 0 AND review_blockers == 0 AND review_recommended <= 1
L → M	ralph_retries <= 1 AND review_blockers == 0
XL → L	ralph_retries <= 1 AND review_blockers == 0 AND ralph_approaches == 0

해당 Story ID와 함께 구체적 메트릭 수치를 표시한다.
제안이 없으면 "난이도 태깅 적정" 메시지를 표시한다.

基于已完成的单个Story的指标，提出难度调整建议。

低估（上调建议）：

当前→建议	条件
S → M	ralph_retries >= 3 或 review_blockers >= 2 或 ralph_stuck == true
M → L	ralph_retries >= 4 或 review_blockers >= 3 或 ralph_approaches >= 2
L → XL	ralph_stuck == true 且 ralph_approaches >= 3

高估（下调建议）：

当前→建议	条件
M → S	ralph_retries == 0 且 review_blockers == 0 且 review_recommended <= 1
L → M	ralph_retries <= 1 且 review_blockers == 0
XL → L	ralph_retries <= 1 且 review_blockers == 0 且 ralph_approaches == 0

需显示对应的Story ID和具体指标数值。
若无建议，则显示“难度标记合适”。

5. E2E 실패 패턴 분석

5. E2E失败模式分析

failure_tag

별로 건수와 비율을 집계한다:

failure_tag	건수	비율
spec-gap	N	N%
impl-bug	N	N%
test-design	N	N%
convention-violation	N	N%
integration	N	N%

regression Story가 없으면 "E2E 회귀 없음" 메시지를 표시한다.
특정 태그가 50% 이상이면 해당 영역 집중 개선 제안을 추가한다.

按

failure_tag

汇总数量和占比：

failure_tag	数量	占比
spec-gap	N	N%
impl-bug	N	N%
test-design	N	N%
convention-violation	N	N%
integration	N	N%

若无回归Story，则显示“无E2E回归”。
若特定标签占比超过50%，则添加针对该领域的集中改进建议。

6. 종합 요약

6. 综合总结

위 분석 결과를 종합하여 우선순위별 액션 아이템을 정리한다:

🔴 즉시 조치: 높은 stuck_rate, 높은 블로커 등 심각한 패턴
🟡 검토 권장: 과소/과대평가된 난이도, 모델 최적화 기회
🟢 양호: 임계값 내 정상 범위

综合以上分析结果，整理出按优先级排序的行动项：

🔴 立即处理：高停滞率、高阻塞项等严重模式
🟡 建议评审：被低估/高估的难度、模型优化机会
🟢 良好：处于阈值范围内的正常情况

Output Format

输出格式

대화로만 출력한다 (파일 저장 없음, read-only 스킬).

undefined

仅通过对话输出结果（只读技能，不保存文件）。

undefined

📊 BF Workflow Metrics Report

분석 범위

分析范围

스프린트: {수집된 스프린트 목록}
분석 대상: {N}개 Story (레거시 {M}개 제외)

冲刺：{收集到的冲刺列表}
分析目标：{N}个Story（排除{M}个遗留Story）

1. (Difficulty, Model) 페어별 집계

1. (Difficulty, Model)组合汇总

{집계 테이블}

{汇总表}

2. 모델 배당 최적화 제안

2. 模型分配优化建议

{제안 목록 또는 "현재 모델 배당 적정"}

{建议列表或“当前模型分配合适”}

3. 난이도 재태깅 제안

3. 难度重新标记建议

{과소/과대평가 제안 목록 또는 "난이도 태깅 적정"}

{低估/高估建议列表或“难度标记合适”}

4. E2E 실패 패턴

4. E2E失败模式

{failure_tag 집계 테이블 또는 "E2E 회귀 없음"}

{failure_tag汇总表或“无E2E回归”}

5. 종합 액션 아이템

5. 综合行动项

🔴 즉시 조치: ... 🟡 검토 권장: ... 🟢 양호: ...

undefined

🔴 立即处理：... 🟡 建议评审：... 🟢 良好：...

undefined