怎么证明测试团队的AI转型真的提升了效率

# 用例产出效率的数据收集逻辑（伪代码）
def calculate_case_production_efficiency(period_start, period_end):

    # 从用例管理系统拉取数据
    cases_created = db.query("""
        SELECT 
            creator_id,
            created_date,
            case_id,
            review_status,      -- 'approved' / 'rejected' / 'pending'
            creation_method     -- 'manual' / 'ai_generated' / 'ai_assisted'
        FROM test_cases
        WHERE created_date BETWEEN :start AND :end
    """, start=period_start, end=period_end)

    # 从工时记录拉取用例设计投入的人天
    effort_days = db.query("""
        SELECT SUM(hours) / 8.0 AS person_days
        FROM work_logs
        WHERE task_type = 'case_design'
        AND date BETWEEN :start AND :end
    """, start=period_start, end=period_end)

    approved_cases = [c for c in cases_created if c.review_status == 'approved']

    return {
        "total_created": len(cases_created),
        "approved_count": len(approved_cases),
        "approval_rate": len(approved_cases) / len(cases_created),
        "person_days_invested": effort_days,
        "efficiency": len(approved_cases) / effort_days,  # 每人天有效用例数
        "ai_assisted_ratio": len([c for c in approved_cases 
                                   if 'ai' in c.creation_method]) / len(approved_cases)
    }

需求阶段缺陷占比 = 需求/设计评审阶段发现的缺陷数 / 全阶段总缺陷数
测试阶段缺陷占比 = 测试执行阶段发现的缺陷数 / 全阶段总缺陷数  
线上缺陷占比 = 生产环境发现的缺陷数 / 全阶段总缺陷数

前移比例 = (当期需求阶段占比 - 基线需求阶段占比) / 基线需求阶段占比

Jira自定义字段配置：
  字段名：发现阶段（Found Stage）
  字段类型：单选
  选项：
    - 需求评审（Requirements Review）
    - 设计评审（Design Review）
    - 开发自测（Dev Self-Test）
    - 功能测试（Functional Testing）
    - 回归测试（Regression Testing）
    - 预发验证（Staging Verification）
    - 生产监控（Production Monitoring）
    - 用户反馈（User Feedback）

引入AI工具前（基线）：
            需求/设计阶段  ████░░░░░░░░░░░░  15%
            测试执行阶段   ████████████░░░░  65%
            生产环境       ████░░░░░░░░░░░░  20%

引入AI工具6个月后：
            需求/设计阶段  ████████░░░░░░░░  32%（+113%）
            测试执行阶段   ████████████░░░░  58%（-11%）
            生产环境       ████░░░░░░░░░░░░  10%（-50%）

def calculate_regression_cycle(sprint_id):
    # 关键时间节点
    events = db.query("""
        SELECT event_type, event_timestamp
        FROM sprint_events
        WHERE sprint_id = :id
        AND event_type IN (
            'functional_test_complete',  -- 功能测试完成
            'regression_start',          -- 回归开始
            'false_positive_review',     -- 误报核实（每次）
            'regression_complete',       -- 回归完成
            'go_nogo_decision'           -- 上线决策
        )
        ORDER BY event_timestamp
    """, id=sprint_id)

    # 计算各阶段耗时
    regression_duration = (
        events['regression_complete'] - events['regression_start']
    ).total_seconds() / 3600  # 转换为小时

    false_positive_time = sum([
        (e['end'] - e['start']).total_seconds() / 3600
        for e in events if e['event_type'] == 'false_positive_review'
    ])

    return {
        "total_regression_hours": regression_duration,
        "false_positive_review_hours": false_positive_time,
        "false_positive_ratio": false_positive_time / regression_duration,
        "net_execution_hours": regression_duration - false_positive_time
    }

执行时间：从12小时 → 4小时（缩短67%）✓
误报处理时间：从1小时 → 5小时（增加400%）⚠
总回归周期：从13小时 → 9小时（缩短31%）△