Skip to main content
Software Engineering Metrics
GitHub
Home
Contents
Examples
Contributing
Project
Help
Links
Home
Book source on GitHub
Website source on GitHub
Report an issue
Index for AI agents (llms.txt)
DORA metrics
The SPACE framework (ACM Queue)
Goodhart's law (Wikipedia)
Search
⏎
Theme
Light
Dark
Language
English (US)
English (Great Britain, Oxford)
English (Great Britain)
English (international)
العربية
বাংলা
Cymraeg
Cymraeg (Prydain Fawr)
Dansk
Deutsch
Español
Français
हिन्दी
हिन्दी (भारत)
Bahasa Indonesia
Íslenska
Íslenska (Ísland)
Italiano
日本語
日本語 (日本)
한국어
한국어 (대한민국)
Nederlands
Nederlands (Nederland)
Português
Русский
Svenska
Svenska (Sverige)
Kiswahili
Kiswahili (Tanzania)
اردو
Tiếng Việt
Tiếng Việt (Việt Nam)
中文
中文 (中国)
Italiano (Italia)
Bahasa Indonesia (Indonesia)
Text size
Largest
Larger
Large
Normal
Small
Smaller
Smallest
Share
Email
Mastodon
Copy link
1
Foundations of Measurement
1.0
Giới thiệu Phần 1: Nền tảng của đo lường
1.1
Vì sao đo lường kỹ thuật phần mềm
1.2
Định luật Goodhart và tâm lý học của chỉ số
1.3
Kết quả thay vì đầu ra: chọn đo lường điều gì
1.4
Quản trị và quyền sở hữu chỉ số
1.5
Nguồn dữ liệu và công cụ đo đạc
1.6
Hiểu biết thống kê cho chỉ số kỹ thuật
2
Flow Metrics
2.0
Giới thiệu Phần 2: Chỉ số luồng
2.1
Flow Framework
2.2
Mục luồng: tính năng, lỗi, rủi ro và nợ
2.3
Vận tốc luồng và phân bổ luồng
2.4
Thời gian luồng và tải luồng
2.5
Hiệu suất luồng và công việc đang thực hiện
2.6
Thời gian chu kỳ và các thành phần của nó
2.7
Lý thuyết hàng đợi
2.8
Chỉ số chuỗi giá trị Lean
2.9
Chỉ số pull request và đánh giá mã
2.10
Khung chỉ số DORA
3
Developer Experience and the SPACE Framework
3.0
Giới thiệu Phần 3: Trải nghiệm lập trình viên và khung SPACE
3.1
Khung SPACE
3.2
Chỉ số hài lòng và sức khỏe tinh thần
3.3
Chỉ số hiệu suất và đại diện kết quả
3.4
Chỉ số hoạt động và giới hạn của chúng
3.5
Chỉ số giao tiếp và cộng tác
3.6
Hiệu quả và luồng: làm việc sâu và gián đoạn
3.7
Khảo sát trải nghiệm lập trình viên và chỉ số DevEx
4
Code and Quality Metrics
4.0
Giới thiệu Phần 4: Chỉ số mã và chất lượng
4.1
Chỉ số độ phức tạp của mã
4.2
Độ bao phủ kiểm thử và hiệu quả kiểm thử
4.3
Mức thay đổi mã và phân tích điểm nóng
4.4
Phân tích tĩnh và chỉ số code smell
4.5
Đo lường nợ kỹ thuật
4.6
Chỉ số tài liệu và tri thức
5
Product and Business Metrics
5.0
Giới thiệu Phần 5: Chỉ số sản phẩm và kinh doanh
5.1
Tỷ lệ lỗi lọt và lỗi chất lượng thoát
5.2
Chỉ số áp dụng và sử dụng tính năng
5.3
Chỉ số kết quả khách hàng và kinh doanh
5.4
Chi phí và kinh tế đơn vị của kỹ thuật
5.5
Lợi tức đầu tư cho các sáng kiến kỹ thuật
6
Reliability, Operations, and Security Metrics
6.0
Giới thiệu Phần 6: Chỉ số độ tin cậy, vận hành và bảo mật
6.1
Chỉ báo mức dịch vụ, mục tiêu mức dịch vụ và ngân sách lỗi
6.2
Chỉ số sự cố: phát hiện, ứng phó và khôi phục
6.3
Chỉ số trực ca, năng lực và tải vận hành
6.4
Chỉ số bảo mật và quản lý lỗ hổng
7
Metrics in the Age of AI
7.0
Giới thiệu Phần 7: Chỉ số trong kỷ nguyên AI
7.1
Sự chuyển dịch mô hình của AI sinh tạo
7.2
Đo lường phát triển phần mềm có AI hỗ trợ
7.3
Rủi ro thổi phồng chỉ số và pha loãng chất lượng
7.4
Dữ liệu viễn trắc kết quả như kim chỉ nam mới
8
Building a Metrics Program
8.0
Giới thiệu Phần 8: Xây dựng chương trình chỉ số
8.1
Thiết kế bảng điều khiển chỉ số kỹ thuật
8.2
Bức tranh công cụ: tự xây hay mua
8.3
Triển khai chỉ số mà không gây nỗi sợ
8.4
Mô hình trưởng thành cho các chương trình chỉ số kỹ thuật
8.5
Lộ trình áp dụng từng bước
9
Appendices
9.0
Phụ lục
9.1
Bảng thuật ngữ
9.2
Tham chiếu định nghĩa chỉ số và công thức
9.3
Danh sách kiểm tra
9.4
Mẫu
9.5
Tự đánh giá mức trưởng thành
9.6
Tài liệu tham khảo và đọc thêm
9.7
Chỉ mục
Front matter
Start here: what the book is, who it is for, and the full contents.
Giới thiệu
Mục lục
Chỉ số kỹ thuật phần mềm là gì?