Cette page a été traduite de l’anglais.
Outils pour développeurs
Créez un système de suivi qualité et de gestion des anomalies
Kliv est un créateur d'applications IA. Décrivez vos builds, révisions matérielles, étapes de reproduction, règles de gravité, matrice de régression, flux GitHub et accès partenaires, et il construit un système de suivi qualité et de gestion des anomalies.
Entrez simplement votre idée dans la zone de texte et AI la construira pour vous
Qu'est-ce que Kliv ?
Kliv n'est pas un traqueur de tickets générique avec des étiquettes qu'il faut tordre pour coller à votre process — c'est un créateur d'applications IA qui construit le logiciel pour vous.
Vous décrivez l'application dont vous avez besoin en langage courant, et Kliv la construit : la base de données, le flux de travail, les écrans, les rôles, les intégrations, les rapports et les tests. Vous en êtes propriétaire, vous la faites tourner sur votre propre domaine, et vous la faites évoluer plus tard en demandant simplement. Ce n'est pas un tableau de bugs figé avec des étiquettes personnalisées.
Sur cette page, cette application est un système de suivi qualité et de gestion des anomalies. Kliv construit toutes sortes d'applications web ; celle-ci est pour les équipes dont les anomalies ont besoin d'une vraie structure.
Pourquoi un traqueur générique ne voit pas votre banc d'essai
Une équipe matériel a parfois besoin que chaque anomalie précise le symptôme, le build du firmware et la révision matérielle. Un bug qui apparaît sur la révision B sous la version 2.4.1 n'est pas le même que le même symptôme sur la révision D. Les traqueurs génériques laissent souvent cette structure dans des étiquettes et des champs de texte libre.
Kliv construit le traqueur autour des faits que la QA utilise réellement. Builds, révisions, unités de banc, étapes de reproduction, règles de gravité et couverture de régression deviennent des enregistrements interrogeables.
Anatomie d'un rapport de bug
Ce que porte une anomalie quand les champs collent à la méthode.
L'anomalie
Symptôme, gravité, rapporteur, statut, build du firmware et révision matérielle sont des champs du rapport.
Builds et versions
Chaque build du firmware a sa date et son changelog. Une anomalie renvoie au build qui l'a révélée et à celui qui l'a corrigée.
Le banc d'essai
Les unités de test physiques ont un numéro de série, une révision et le build actuellement flashé, pour vérifier une anomalie sur un appareil précis.
La matrice de régression
Révision matérielle croisée avec version du firmware, chaque case marquée testé, réussi, échoué ou non exécuté. Les trous sautent aux yeux.
Étapes de reproduction
Les étapes sont ordonnées et rattachées à l'anomalie. Une fois le correctif livré, ces mêmes étapes deviennent le script de vérification.
Le triage
Les règles de gravité pilotent la file. Un sev-1 peut alerter la responsable directement, tandis que les priorités plus basses attendent la revue hebdomadaire.
Un exemple : l'équipe matériel irrigation de Camille
Voici comment une entreprise pourrait s'en servir. Ce n'est qu'un exemple — vous décririez vos propres produits, builds, règles de gravité, intégrations et process de mise en production.
Le signalement terrain arrive déjà structuré
Un partenaire bêta signale des vannes qui claquent après les cycles programmés. Le portail partenaire connaît déjà les révisions matérielles du site, donc le signalement arrive avec le symptôme, le build et la révision de l'appareil.
La gravité le fait passer devant
Camille le classe sev-1 car un dégât des eaux est possible. La règle alerte la responsable et fait passer l'anomalie devant les tâches moins risquées.
Le banc d'essai isole la panne
Camille la reproduit uniquement sur la révision B avec le build 2.4.1. Ces faits sont enregistrés sur l'anomalie, ce qui transforme le signalement en cible de correction précise.
GitHub et le traqueur restent liés
L'anomalie ouvre un ticket GitHub. Quand le correctif est fusionné, l'événement revient et fait passer l'anomalie en attente de vérification.
La vérification met à jour la matrice
Les étapes de reproduction d'origine sont rejouées sur le build 2.4.2, sur la même unité de banc. La case révision B / 2.4.2 passe à réussi.
Les notes de version utilisent les anomalies clôturées
Les notes de version 2.4.2 se composent à partir des anomalies clôturées, avec symptôme, révisions concernées et résolution.
Décrivez ce que vous voulez construire
Kliv construit à partir de votre description, donc plus vous donnez de détails, plus la première version colle à vos besoins. Nommez vos champs d'anomalie, vos règles de gravité, votre matrice de couverture, vos intégrations et vos livrables de version. Voici trois exemples pour démarrer :
Traqueur d'anomalies firmware
Builds, révisions, règles de gravité et matrice de couverture.
“Construis un traqueur d'anomalies pour notre équipe matériel d'irrigation intelligente. Chaque anomalie doit enregistrer le build du firmware, la révision matérielle, la gravité, les étapes de reproduction et le site concerné. Affiche une matrice de régression par révision d'appareil et version de firmware, alerte la responsable qualité pour les problèmes sev-1, et inclus les correctifs vérifiés dans les notes de version.”
Tableau qualité pour agence
Rapports de bugs cloisonnés par client et synthèses hebdomadaires.
“Construis un traqueur qualité pour mon agence web. Chaque client doit pouvoir signaler des bugs et ne voir que ses propres rapports. Notre équipe interne doit trier tous les projets, assigner des responsables, suivre le statut et envoyer un résumé hebdomadaire par e-mail à chaque client avec les éléments ouverts, corrigés et en attente du client.”
Portail de validation de recette (UAT)
Parcours de recette scriptés avec échecs enregistrés.
“Construis un portail de recette utilisateur pour des mises en production d'entreprise. Les testeurs doivent suivre des listes de contrôle scriptées par version, les échecs doivent créer des anomalies avec les étapes jointes, les parties prenantes doivent valider par rôle, et la version doit indiquer qui a approuvé et qui ne l'a pas encore fait.”
Où le traqueur gagne la confiance
Le traqueur peut avoir ses propres tests. Kliv peut générer des tests pour les règles qu'il construit, comme le routage par gravité et les agrégations de matrice, et bloquer la publication si les tests échouent.
Les partenaires terrain ne voient que leurs rapports. Les accès partenaires sont cloisonnés à leurs sites et à leurs anomalies. Les données de banc, les notes internes et les rapports des autres partenaires ne s'affichent pas pour eux.
GitHub peut boucler la boucle. Une anomalie peut ouvrir un ticket dans votre dépôt, et les événements de fusion peuvent revenir pour faire avancer son statut.
Les anciennes anomalies peuvent rester utiles. L'historique importé peut devenir cherchable par symptôme, si bien qu'une ancienne anomalie de vanne qui claque peut ressortir quand un nouveau rapport utilise d'autres mots.
Les rouages en dessous — vrais navigateurs, données forkées et portes de publication — font partie de l'histoire de tests de Kliv elle-même.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Kliv exactement ?
Kliv est un créateur d'applications IA. Vous décrivez le système de suivi qualité et de gestion des anomalies dont vous avez besoin, et il construit l'application fonctionnelle avec les champs, les flux de travail, les rôles, les intégrations et les rapports.
Est-ce une vraie application, ou un modèle ?
Une vraie application. Vos builds, révisions, règles de gravité, matrice de régression, vues partenaires et notes de version sont construits autour de votre process.
Puis-je la modifier une fois construite ?
Oui. Demandez des changements en langage courant, comme ajouter un niveau de gravité, changer les règles de triage ou revoir les notes de version.
Les partenaires bêta peuvent-ils voir les rapports des autres ?
Non. Les accès partenaires n'interrogent que les lignes liées à leurs sites, donc les anomalies des autres partenaires et les données de banc internes restent hors de portée.
Comment se connecte-t-il à notre dépôt ?
Via le connecteur GitHub. Les anomalies peuvent ouvrir des tickets, et les événements de fusion peuvent mettre à jour leur statut.
Peut-on importer l'historique de l'ancien traqueur ?
Oui. Vous pouvez exporter l'ancien traqueur, importer les données, et garder les anciens numéros de ticket comme références.
Peut-il suivre les révisions matérielles et les builds de firmware ?
Oui. Ils peuvent être des champs de premier ordre et des enregistrements liés, afin que les rapports, recherches et matrices puissent les utiliser directement.
Comment fonctionne la matrice de régression ?
Chaque combinaison de révision d'appareil et de build de firmware obtient une case marquée testé, réussi, échoué ou non exécuté.
Les étapes de reproduction peuvent-elles devenir des étapes de vérification ?
Oui. Les étapes ordonnées enregistrées sur l'anomalie peuvent être réutilisées quand un correctif est prêt à être vérifié.
Les problèmes sev-1 peuvent-ils alerter la responsable ?
Oui. Les règles de gravité peuvent envoyer des alertes et déplacer le travail dans la file.
Générera-t-il des notes de version ?
Il peut composer les notes de version à partir des anomalies clôturées et vérifiées, avec symptômes, révisions concernées et résolutions.
Puis-je utiliser mon propre domaine ?
Oui. L'application tourne sur votre propre domaine.
Puis-je quitter Kliv plus tard ?
Oui. Le code se synchronise avec votre propre dépôt Git, donc partir revient à faire un git pull plutôt qu'à tout reconstruire.
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