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Skill v1.0.0

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igoruehara/spec-driven/metricas
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PublishedOctober 23, 2026 at 11:33 PM
Content Hashsha256:35a64df6611bd5c3...
Git SHA5c041da978d5
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version: "1.0.0" name: metricas description: Use para acompanhar métricas de entrega/fluxo — Lead Time (tempo até produção) e Throughput (itens concluídos por ciclo) — a maturidade de Continuous Delivery vs Continuous Deployment, e a qualidade de código (cobertura e análise estática) como tendência rastreável. Lê git/Jira/CI e os artefatos de qualidade quando há MCP conectado e atualiza docs/engineering/metrics.md. Acione com /metricas.


Skill: Métricas de entrega (Lead Time · Throughput · CD)

Acompanha a saúde do fluxo de entrega. Idempotente: re-rodar recalcula o período. Princípio: usar para achar gargalo, não para ranquear pessoas (não incentive gaming).

Defina o período

Pergunte (AskUserQuestion) o ciclo (sprint / semana / mês) e a janela de datas.

1. Lead Time — quanto tempo até produção

Tempo de "começou" → "em produção" por item.

  • Início (use o que houver): data da spec/STATE, criação da issue (Jira) ou 1º commit.
  • Fim: deploy em prod — tag/release, log de CI/CD, ou status "done" do Jira.
  • Calcule por item e o agregado: mediana e p85 (mais robusto que média). Quebre por

tier/tipo (feature/bug) se útil.

2. Throughput — itens concluídos no ciclo

Número de itens que chegaram a "pronto"/prod no período (histórias, bugs, tarefas).

  • Fontes: specs/ marcadas implementadas, PRs mergeados, issues fechadas (Jira), deploys.
  • Reporte o número absoluto por ciclo e a tendência (↑ / → / ↓ vs ciclo anterior).

3. Continuous Delivery vs Continuous Deployment

Avalie onde o time está e o gap:

PráticaDefiniçãoPergunta de verificação
Continuous Deliverytoda mudança fica deployável (pipeline verde); o release é decisão de negócio (um botão)o pipeline garante deployabilidade? há staging?
Continuous Deploymenttoda mudança aprovada vai para prod automaticamente, sem gate manualainda há gate manual? quanto da pipeline é automático?
  • Reporte também a Deployment Frequency (quantos deploys no período).
  • Aponte o próximo passo de automação → /setup-ci.

4. Qualidade de código — cobertura e análise estática

Evidência rastreável do resultado (não só do fluxo). Olhe a tendência, não o número isolado — e nunca para ranquear pessoas (não incentive gaming: 100% de cobertura com testes vazios é pior que 80% honesto).

  • Cobertura: % atual (global e, se útil, por módulo/camada) e a tendência vs ciclo anterior.

Fonte: relatório de cobertura da CI (artefato — ver /setup-ci) ou <comando de cobertura> local.

  • Análise estática: nº de findings por severidade (type-check, complexidade/smells,

SAST/segurança, duplicação) e a tendência. Fonte: relatório do CI (Sonar/CodeQL/semgrep/ruff/tsc…).

  • Ligação com o gate: cobertura abaixo do mínimo ou finding bloqueante barra o merge (ver

docs/engineering/TESTING.md); o resto entra aqui como tendência a vigiar (dívida acumulando?).

Fontes (tools-aware)

Se Jira/GitHub/GitLab/CI MCP estiver conectado (conta validada — ver /integracoes), puxe os dados (issues, PRs, releases, runs de pipeline, artefatos de cobertura/análise estática). Senão, use git log/tags locais e os comandos do TESTING.md, e peça os números que faltarem. Cite a origem.

Saída

  • Atualize docs/engineering/metrics.md (tabelas + tendência + data e período), incluindo a seção

Qualidade de código.

  • Resuma: Lead Time (mediana/p85), Throughput (total + tendência), maturidade CD, **cobertura e

findings de análise estática (tendência)** e o gargalo nº 1.

  • Realimente o `/roadmap`: o Throughput recente é a capacidade observada — não planeje

ondas além da vazão real do time.

Contexto: Lead Time e Deployment Frequency são métricas DORA; Throughput é métrica de fluxo.
Olhe a tendência, não o número isolado.
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