Ответ
Процесс был автоматизирован и строился на следующих этапах:
Основные этапы:
- Оценка и декомпозиция: На планировании спринта команда (включая QA) оценивала задачи из бэклога, разбивая крупные на подзадачи.
- Назначение: Задачи распределялись по меткам и правилам:
- Критические баги (
P0,blocker) — немедленно старшему QA. - Новые функциональности — по ротации или специализации (например,
API-testing,UI-automation). - Технический долг и регресс — в конец спринта.
- Критические баги (
- Балансировка: Нагрузка контролировалась через метрики (например, количество открытых задач на инженера).
Пример логики автоматического назначения в Jira (псевдокод):
def assign_qa_task(task):
if "critical" in task.tags or task.priority == "P0":
assign_to = "Senior QA" # Критические задачи — старшему
elif "automation" in task.tags:
assign_to = "QA Auto Engineer" # Задачи по автоматизации — специалисту
else:
assign_to = get_qa_with_min_load() # Остальное — по наименьшей загрузке
return assign_to
Итог: Система обеспечивала эффективное распределение, учитывая приоритет, специализацию и текущую нагрузку членов команды.