测试有效性度量

class CoverageAnalyzer:
    """测试覆盖率分析"""
    
    def analyze(self, test_suite: TestSuite) -> CoverageReport:
        """
        多维度覆盖率分析
        
        覆盖维度:
        1. 功能覆盖: 已测试功能 vs 总功能
        2. 数据覆盖: 测试数据场景覆盖度
        3. 代码覆盖: 代码行/分支覆盖(传统组件)
        4. 模型覆盖: 模型能力维度覆盖
        5. 场景覆盖: 用户场景覆盖度
        """
        return CoverageReport(
            functional_coverage=self._functional_coverage(test_suite),
            data_coverage=self._data_coverage(test_suite),
            model_coverage=self._model_coverage(test_suite),
            scenario_coverage=self._scenario_coverage(test_suite),
        )

class DefectEscapeAnalyzer:
    """缺陷逃逸分析"""
    
    def analyze(self, test_defects: List[Defect],
                production_defects: List[Defect]) -> EscapeReport:
        """
        缺陷逃逸分析
        
        分析维度:
        1. 逃逸缺陷的分类分布
        2. 逃逸原因分析
        3. 遗漏场景识别
        4. 改进建议生成
        """
        escape_types = self._categorize_escapes(production_defects)
        root_causes = self._find_root_causes(production_defects)
        
        return EscapeReport(
            escape_rate=len(production_defects) / 
                       (len(test_defects) + len(production_defects)),
            type_distribution=escape_types,
            root_causes=root_causes,
            recommendations=self._generate_recommendations(root_causes),
        )

class TestEffectiveness:
    """测试用例有效性分析"""
    
    def calculate(self, test_cases: List[TestCase],
                  execution_history: List[ExecutionRecord]) -> Effectiveness:
        """
        测试用例有效性
        
        指标:
        1. 缺陷发现率: 用例发现的缺陷数 / 执行次数
        2. 回归命中率: 回归测试发现已有缺陷的次数
        3. 误报率: 误报次数 / 总失败次数
        4. 衰减率: 长期未触发失败的用例比例
        """
        # 计算每个用例的有效性分数
        scores = []
        for case in test_cases:
            history = self._get_case_history(case, execution_history)
            score = self._calculate_case_score(case, history)
            scores.append(score)
        
        # 整体有效性
        return Effectiveness(
            avg_score=np.mean(scores),
            case_scores=dict(zip(
                [c.id for c in test_cases], scores
            )),
            low_effective_cases=self._find_low_effective(
                scores, threshold=0.3
            ),
        )

def calculate_test_roi(
    cost_avoided: float,     # 避免的损失
    testing_cost: float,      # 测试成本
) -> float:
    """
    ROI = (避免的损失 - 测试成本) / 测试成本
    
    避免的损失估算:
    - 线上故障修复成本
    - 用户流失成本
    - 品牌声誉损失
    - 合规罚款风险
    """
    return (cost_avoided - testing_cost) / testing_cost

class QualityTrendAnalyzer:
    """质量趋势分析"""
    
    def analyze(self, metrics: Dict[str, List[DataPoint]],
                time_range: DateRange) -> TrendReport:
        """
        质量趋势分析
        
        分析:
        1. 各指标趋势方向
        2. 异常点检测
        3. 相关性分析
        4. 预测分析
        """
        report = TrendReport()
        
        for metric_name, data_points in metrics.items():
            trend = self._detect_trend(data_points)
            anomalies = self._detect_anomalies(data_points)
            
            report.add_metric_trend(
                metric_name, trend, anomalies
            )
        
        return report