Chuyển đến nội dung chính
Phần Analytics cung cấp lớp dữ liệu cho mọi code review mà Oliver đã thực hiện — cho thấy chất lượng đang cải thiện ở đâu, các phát hiện tập trung ở đâu, và từng thành viên đang có xu hướng như thế nào theo thời gian. Truy cập từ Code Review → Analytics trong thanh điều hướng.

Các tab Analytics

Phần Analytics gồm ba tab. Tab Bảng xếp hạng và Skill Matrix được ghi lại đầy đủ trên các trang tham chiếu riêng; trang này đề cập đến các chế độ xem Tổng quan và Hiệu suất Tác giả.
TabNội dung hiển thị
Tổng quanLượng PR theo kỳ, điểm Chất lượng trung bình, lượng phát hiện theo mức độ nghiêm trọng, và danh mục phát hiện hàng đầu
Bảng xếp hạngĐiểm lập trình viên xếp theo chất lượng và độ phức tạp code — xem Bảng xếp hạng
Skill MatrixHeatmap mức độ thành thạo theo lĩnh vực: Security, Performance, Correctness, và Patterns — xem Skill Matrix

Tab Tổng quan

Tab Tổng quan trả lời câu hỏi: Chất lượng code của chúng ta có đang cải thiện không? Loại phát hiện nào xuất hiện nhiều nhất?

Thẻ tóm tắt

Bốn thẻ chỉ số xuất hiện ở đầu tab Tổng quan:
ThẻMô tả
PR đã reviewTổng số pull request nhận được review trong kỳ được chọn
Điểm Chất lượng TBĐiểm chất lượng trung bình (thang 1–10) trên tất cả PR đã review; điểm bắt đầu từ 10 và bị trừ theo mức độ nghiêm trọng của phát hiện
Tổng phát hiệnTổng số phát hiện, phân theo mức độ Nghiêm trọng, Cao, Trung bình, và Thấp
Tỷ lệ giải quyếtPhần trăm phát hiện được giải quyết trước khi PR được merge

So sánh theo kỳ

Bên dưới các thẻ tóm tắt, các bảng hàng tuần và hàng tháng hiển thị giá trị kỳ hiện tại bên cạnh giá trị kỳ trước kèm chỉ báo hướng (↑ / ↓). Đọc tổ hợp Điểm Chất lượng và số lượng phát hiện cùng nhau:
Điểm Chất lượngSố phát hiệnDiễn giải
↑ Tăng↓ GiảmLập trình viên đang phát hiện và sửa lỗi sớm hơn
↑ Tăng→ Ổn địnhNhóm đang giải quyết nhiều phát hiện hơn trước khi merge
↓ Giảm↑ TăngCó thành viên mới, kho mới, hoặc giảm nỗ lực giải quyết — kiểm tra độ phủ convention rules
→ Ổn định→ Ổn địnhChất lượng review đang ổn định — dùng Bảng xếp hạng để kiểm tra sự phân bổ không đều giữa các lập trình viên

Biểu đồ xu hướng phát hiện

Biểu đồ xu hướng vẽ lượng phát hiện theo mức độ nghiêm trọng (Nghiêm trọng, Cao, Trung bình, Thấp) theo phạm vi ngày được chọn. Mỗi mức độ hiển thị dưới dạng một chuỗi riêng.
Mô hìnhTín hiệu
Nghiêm trọng và Cao giảm theo tuầnLập trình viên đang xử lý các vấn đề nghiêm trọng trước khi merge
Trung bình và Thấp tăng trong khi Cao giữ nguyênLượng PR cao hơn hoặc convention rules mới đang phát hiện thêm vấn đề style — điều này dự kiến khi mới thêm rules
Đột biến trên tất cả mức độMột refactor lớn vừa merge, thêm kho mới, hoặc có thành viên mới tham gia pool review
Phẳng trên tất cả mức độĐộ phủ và chất lượng ổn định; mở rộng phạm vi ngày để phát hiện xu hướng dài hạn

Danh mục phát hiện hàng đầu

Bên dưới biểu đồ xu hướng, một danh sách xếp hạng hiển thị các danh mục phát hiện xuất hiện thường xuyên nhất — ví dụ: “Thiếu xử lý lỗi”, “Hardcoded secrets”, hoặc “N+1 queries”. Các danh mục hàng đầu là mục tiêu tiết kiệm nhất cho convention rules. Một file convention nhắm vào một mô hình xuất hiện trong 40% phát hiện của bạn sẽ loại bỏ tiếng ồn đó khỏi các review trong tương lai. Xem convention rules để hiểu cách mã hóa các mô hình này.

Tab Hiệu suất tác giả

Tab Hiệu suất Tác giả tổng hợp dữ liệu từ tất cả pull request đã review, mỗi hàng là một lập trình viên. Dùng kết hợp với Bảng xếp hạng để có cả xếp hạng tương đối trong nhóm và phân tích chuyên sâu từng cá nhân.

Cột trong bảng tác giả

CộtMô tả
PR đã reviewTổng PR nhận AI review của tác giả này trong kỳ được chọn
Điểm Chất lượng TBĐiểm chất lượng trung bình (1–10) trên tất cả PR đã review của tác giả
Tổng phát hiệnTổng phát hiện theo mức độ nghiêm trọng của tác giả
Tỷ lệ giải quyếtPhần trăm phát hiện của tác giả được giải quyết trước khi merge
Điểm tác độngĐộ phức tạp code tích lũy đã đóng góp — xem Bảng xếp hạng để biết công thức chính xác

Hộp thoại hồ sơ lập trình viên

Nhấp vào bất kỳ hàng nào để mở hồ sơ đầy đủ. Dữ liệu hồ sơ sử dụng cửa sổ 90 ngày liên tục bất kể phạm vi ngày được chọn trên tab.
PhầnMô tả
Tiêu đề hồ sơAvatar, tổng số MR, tổng phát hiện, điểm chất lượng trung bình, và phần trăm Skill Matrix tổng thể
Skill RadarBiểu đồ radar cực của bốn lĩnh vực Skill Matrix cho lập trình viên này
Tỷ lệ giải quyếtPhát hiện được giải quyết trước khi merge, hiển thị dưới dạng thanh tiến trình
Lĩnh vực tập trungĐiểm mạnh tự động xác định (2 lĩnh vực đứng đầu) và Lĩnh vực phát triển (2 lĩnh vực đứng cuối)
Xu hướng phát hiện hàng tuầnBiểu đồ cột xếp chồng theo mức độ nghiêm trọng trong 90 ngày qua
Pattern Force GraphCác mô hình phát hiện lặp lại do AI xác định, trực quan hóa dưới dạng mạng lưới hướng lực
Dùng hồ sơ tác giả kết hợp với Bảng xếp hạng để có cả xếp hạng tương đối trong nhóm và phân tích chuyên sâu từng cá nhân.

Bộ lọc

Tất cả biểu đồ và bảng đều phản hồi thanh lọc ở đầu trang Analytics:
Bộ lọcTác dụng
Phạm vi ngàyCác preset chuẩn (7d, 30d, 90d) hoặc phạm vi tùy chỉnh
Kho lưu trữGiới hạn dữ liệu cho một hoặc nhiều kho đã kết nối
Mức độ nghiêm trọngChỉ hiển thị Nghiêm trọng và Cao để tập trung vào phát hiện có tác động lớn nhất

Liên quan

Leaderboard

Công thức tính điểm cân bằng giữa chất lượng code và năng suất trong nhóm

Skill Matrix

Heatmap mức độ thành thạo theo lĩnh vực: Security, Performance, Correctness, và Patterns

Convention rules

Mã hóa tiêu chuẩn nhóm để giảm các phát hiện lặp lại trong tương lai