Автоматическое назначение задач в Jira с помощью ML

[PavelMSTU]

Да, меня закидают тухлыми помидорами, но я прошу: зачем?
Ну кроме того, что это «круто».|

1. У вас несколько задач в сутки. Не слишком ли мало для автоматизации?
2. Почему автор задачи не укажет саму группу, которая должна решить эту задачу?
3. Почему бы ваш классификатор не прикрутить как рекомендательный, а уже автор задачи сам решит правильно ли рекомендация сделана или нет

[shurik2533]

1. Несколько — это сейчас до 10 и распределены в течение дня. т.к. их лучше поскорее направить на решение, то отвлекаться пришлось бы постоянно
2. Чаще всего авторы задач — это модераторы, менеджеры и прочие внутренние пользователи, которые не знают кому назначить
3. На этапе обкатки так и было, но работает достаточно хорошо, чтобы назначать автоматом

[TheGodfather]

. Чаще всего авторы задач — это модераторы, менеджеры и прочие внутренние пользователи, которые не знают кому назначить

Может, я плохо себе представляю масштаб бедствия, но если у вас «прочие менеджеры» сабмитят по десятку багов в день (речь ведь именно про баги, а не про фичи от ПМ, который точно знает, в какой департамент фича относится), то где все тестировщики и чем они занимаются? Может, стоит нанять хотя бы парочку? Глядишь, и багов «извне» меньше будет.
В нашей команде процентов 90 багов идет от тестировщиков, и лишь малая часть — от пользователей.

[shurik2533]

Заводимые задачи — это не баги, а скорее инциденты. Далеко не каждый инцидент после разбора становится багом. Культура качества кода и тестирования у нас на очень хорошем уровне. А те баги, которые попадают в прод, вполне сопоставимы с объемами ежедневных релизов различных сервисов.

[QtRoS]

Решал точно такую же задачу, только вместо JIRA у нас RedMine, а вместо целевой команды сразу конкретные разработчики (обучение проводится в разрезе систем, т.е. моделей много). У меня из классификаторов лучше всего зашёл SVM (LinearSVC в sklearn).
Отвечу так же pavelmstu — в моем случае робот переназначает ошибки с менеджеров разработки, причем круглые сутки. Я какие-то примерные расчеты делал о пользе, оказалось, что за 2.5 года порядка 3к назначений было сделано и что-то вроде условных 250 часов времени сэкономлено (без учёта затрат на переключение контекста, а только на чтение и решение). Причем порядка 1/4 назначений было сделано вне рабочего времени (это когда кто-то из тестирования решает покрасноглазить, назначает на менеджера, а робот беспощадно в любое время дня и ночи отдает разработчику). Это реально полезная автоматизация. Плюс автор так же приобрел опыт, который может быть применен для другой задачи!

[640509-040147]

4855 примеров и 129478 фич. Добро пожаловать в Curse of Dimensionality

[shurik2533]

Я думал об этом. Регуляризация в логистической регресии должна помогать. Думаю, поэтому она и зашла лучше всего.
Я отдельно пробовал различные способы предварительного отбора признаков, но для текущей реализации это прироста в качестве не дало

[zxxc]

Я как-то хотел сделать на ML оценки историй и задач, мне кажется в этом есть смысл.
Например по описанию и старым оценкам и реальному времени. Еще можно коммиты вкрутить по старым историям. В той компании еще и видно было какие кейсы QA проверяют и сколько времени уходит
Правда ушел из той компании и там Rally была

[hakey]

shurik2533 добрый день! Подскажите, какой инструмент вы используете для автоматизации — периодического запуска скриптов?

[shurik2533]

Здравствуйте! Коллега, который настраивал запуск сейчас в отпуске. Но не думаю, что там что-то особенное. Скорее всего крон