Codes 研发管理平台开源版 4.1.5 发布


一:codes 简介

Codes  是一个 高效、简洁、轻量的一站式研发管理平台。包含需求管理,任务管理,测试管理,缺陷管理,自动化测试,cicd 等功能; Codes 帮助企业加速融合研发、测试、运维一体化进程 常态下,刀耕火种的 Test 环节给自动化的 Dev 与 Ops 踩下了刹车。 Codes 以技术最薄弱,最不被重视的测试为发力点,通过落地敏捷测试打通了研发与运维中间的枢钮润滑环节。 解决了 Test 在 DevOps 快速迭代中的木桶效应,促进了研发、测试、运维一体化融合进程。商业版不限功能,本地安装只限用户数,30 个用户免费 ; 社区版当前只开放了测试跟踪管理 (主要功能用例管理,缺陷管理),后续接着分离其他功能代码出来

官网 icodes.work

二:4.1.5  更新说明

共26处改动:14 个功能改进,12个缺陷修复。

4.1.5 版 14 个更新:

1、用例中加一个基线版本,然后再 分配用例时,可以按基线版本过滤
2、测试包里执行用例时,点用例状态便可以执行  
3、切换测试项目的窗口有时候,显示的 grid 没撑开不足够大  
4、点项目,或是任务,或是迭代时,有 chrome ,edge 浏览时,再提升 1 秒,整个 codes 是单页系统,切换页面时,有些有左侧菜单,有些没有
5、点测试菜单弹出的选项目页面,优化,之前查询后台两次,且分页查询不正确,也影响速度
6、  测试包列表叫执行人与创建或修改测试包中分配人不皮配,都改为执行人
7、在看板中,新建或是查看任务详情时,加载项目列表时,又触发了调用后台,查询看板内容,这个调用根本没必要
8、用户导入时,加导入模板下载
9、顶部栏,测试 页签:只有一个项目时,直接切换,不用弹出项目选择面板  
10、显示任务看板时,如果当前人员不是管理员,查询迭代的 SQL 优化  
11、用例包列表中增加版本的显示,同时 4 列增加了,显示不下后,悬停提示  
12、测试包分配用例页面加载时,有三个下拉列表,初始化这三个下拉时 grid 刷新了三次  
13、迭代任务分配时,删掉前端 JS 多次没必要请求后台的调用
14、 用例执行页面,加载下拉表成后所,误用 onSelect 而不是 onChange 导致设置为全部时又加载了一次 gird   

12 个 BUG 修复 :

1、环境管理后台权限在前一版本升级数据库后,权限 URL 没配置取,导致无法访问 
2、任务菜单下的我负责任务,我参与的任务,我关注的,以及所有任务,过滤不正确 
3、非管理员登录时,在我的所有任务中,按任务状态过滤时,查询结果不正确
4、看板中查看测试包详情时,显示所属项目名   
5、bug 来源分成,权限数据设置不对,导致访问不了
6、解决在迭代和任务中,上版本(4.1.1)项目下拉列表输入查询没有了,变为普通 select 
7、一键清 demo 上版本(4.1.1)执行出错 
8、非管理员登录时,所属项目字段:显示为空(实际有分配项目)
9、看板上,过滤掉己删的项目的测试包,任务,以及迭代  
10、迭代列表中,不再显示己删除项目的迭代  
11、任务下子菜单,非管理人员登录时,不管点我负责的,我关注的,我参与的,都显示一样的内容 
12、设置→用户管理:修改密码失败。先输入原始密码,再输入密码,保存时会清除掉原始密码导致修改失败,需要输入两次才成功   

三:功能界面截屏

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待办排名,一目了然当前进度瓶颈

工作负载以日历和甘特图的形式显示,展开查看查看明细

生成式全局看板,通过查询条件来定义看板,可定制不同的查询并保存

多种视图模式,满足不同需要,围绕需求拉通所有研发活动,确保干系人信息对齐,一个页面实现主要研发活动的联动

需求下有用任务,或子需求 用任务或子需求的工时来推算父需求的工时,如需注多有也是层层推算

多事项迭代,从需求到测试到上线 形开闭环

需求评审后,规化到迭代中,然后开发人员拆分需求为任务,同时测试可写测试用例,过程中间的产出放到

迭代的交付物中,自动和项目文档关联,在上线了在发布中定义 上线事项及执行人,

迭代下任务可从负责 人,任务类型,优先级,需求来分组显示

以迭代的方式来组织测试,比传统的测试计划更便于管理

日报与工时整合,自动列出当日事项,在其后填写工时,缺陷及用例都计算了工时,可以完整统计迭代进度,项目进度,以及部门工时。按支持层层下钻到人,如项目下钻到迭代,再从迭代下钻到人,或是从部门下钻到人

 

零代码拖拽式实现代码的编译和部署

零代码拖拽式进行接口自动化编排

自动推导接口依赖拓补关系图,让接口关系不再是黑匣子,便捷的接口调用链

拖拽生成断言和拖拽提取参数,让接口测试傻瓜化; 创新式接口混沌测试,瞬间完成接口健壮性测试。

对研发全场景数据进行多维度分析,帮助团队进行效能的持续改进,帮助企业深耕研发效能


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