团队作业6-复审与事后分析

Alpha阶段项目复审

团队点评

前端团队

优点

1. 代码质量高，核心模块单元测试覆盖率达85%
2. 创新性实现动态学习路径推荐算法
3. 每日构建系统完善，CI/CD流程规范

缺点与Bug

1. 移动端适配存在布局错位（复现步骤明确）
2. 代码评阅API响应时间超过5秒（压力测试数据佐证）

工程实践

• 采用GitHub代码管理，提交信息规范
• 燃尽图显示需求变更处理及时
• 用户访谈显示路线推荐准确率72%

改进建议

1. 引入代码拆分优化首屏加载时间
2. 增加AI模型性能监控仪表盘

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后端团队

优点

1. 社区功能实现完整，支持Markdown+代码片段
2. 使用Docker实现跨平台部署

缺点与Bug

1. 存在SQL注入漏洞（安全扫描报告）
2. 未实现多文件代码提交承诺功能

工程实践

• 单元测试覆盖率仅45%
• 最后两周燃尽图呈水平线
• 用户反馈学习路线更新滞后

改进建议

1. 建立代码审查规范
2. 优先保障核心功能完整度

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事后诸葛亮分析报告

团队角色与贡献

成员	角色	贡献分	可验证贡献
洪徐博	技术主管	18	设计核心架构，完成83次代码提交
崔嘉豪	AI工程师	19	训练并优化推荐模型（准确率↑15%）
徐云哲	全栈开发	19	实现代码评阅模块（97个单元测试）
康经腾	测试工程师	20	编写58个测试用例，发现23个Bug
何松	UI设计师	20	完成32个交互原型，用户满意度85%
彭鑫	前端工程师	19	完成前端api调用与数据展示功能开发

总结与反思

做得好的方面

1. 采用代码质量门禁，拦截了42%的潜在缺陷
2. 通过用户画像精准定位目标群体需求
3. 实现流式AI反馈技术，响应时间降低67%

待改进方面

1. 需求变更导致30%代码需要重构
2. 测试环境与生产环境配置差异引发5次部署故障
3. 社区功能开发超出预估工时200%

经验教训

1. 应建立更严格的技术选型评估流程
2. 需要加强端到端自动化测试覆盖率
3. 用户需求验证环节需要前置

改进计划

1. 引入混沌工程加强系统健壮性
2. 建立技术债务跟踪看板
3. 优化AI模型训练数据管道