很多同学喜欢问，如何做好研发质量？其实这类问题属于比较空泛的内容，在回答此问题前还需要了解很多前置信息。宋老师讲过，如何做好研发质量与公司的文化环境、发展阶段、当前的焦点问题、技术与团队能力，都有很强的相关性，在没有调研清楚前，很难给出准确的答案，回答了也是空对空，或者是错误方向的，与其误导不如不回答了。

在当今竞争激烈的市场环境中，研发质量管理的重要性不言而喻。它不仅是保障产品功能稳定、性能优异的关键环节，更是塑造企业品牌形象、赢得客户信赖的核心竞争力。面对纷繁复杂的质量管理手段与工具，我们应当明确：提升研发质量并非依赖某种“灵丹妙药”，而是要坚持贯彻一系列原则性的方法，并在实践中持续优化与完善。下面这些原则希望大家能记住，并在实践中应用。

1、倡导问题根源分析，拒绝表面治理

倡导问题根源分析：与医学领域追求病因确诊和精确治疗的方法类似，软件研发质量保证过程也需要追溯至问题的源头，以便施加有效的纠正措施。

面对软件研发中的缺陷，我们应当组织关键团队成员，如技术架构师、程序员、质量保证工程师等，一起深入探讨和分析问题。使用诸如故障树分析(FTA)、5WHY分析法、因果环法来彻查问题的深层原因。

例如，如果一个软件系统频繁出现崩溃，可能的根本原因是系统架构不够稳健，或者是开发中的并发控制实现有缺陷。通过深入理解造成缺陷的根本原因，如并发控制机制的不当实施或者架构决策的失误，我们能够提出并实施更有效的解决方案，从而提高质量保证的可靠性和效能。

拒绝表面治理：简单追求快速解决显而易见的缺陷，而忽略了深入分析和系统完善解决策略的重要性。比如，只是简单地对错误报告进行矫正，而不探究错误频繁发生的根本原因，这种做法只能带来短暂的缓解，不能彻底解决问题。长此以往，类似的缺陷可能会不断重现，即浪费了宝贵的资源，也会削弱团队对制度效能的信心。

2、明扬质量初心，抵制空泛指标迷信

在高效的研发质量管理中，我们支持始终铭记提高研发工作质量、确保产品稳定性和性能优化的初心。在制定目标和衡量标准时，应注重与研发实际产出的连接。比如，在软件开发过程中，关注代码的复杂度和维护性，而不只是简单的缺陷数量（。可以引入如技术债务衡量指标，从而在多个层面综合评估质量，避免单一维度的指标导致的盲目性。

我们反对那种将指标看作研发质量唯一准则的做法。例如，如果项目团队仅仅为了满足代码提交频次的指标，可能会导致质量把控不严，出现大量需要回滚或重写的低质量代码。这种情况下，虽然外部指标看似达标，但实质上研发质量却大打折扣。

3、追求理念与实效，摒弃工具滥用

在研发质量管理中，我们倡导深刻理解并实践正确的管理方法与理论。例如，在使用敏捷开发方法时，应深入掌握其精髓——快速迭代和持续改进，确保工具和方法都是服务于提高研发效率和质量的。绝不应流于具体工具或流程的表面化，而是应该关注这些工具和流程能如何有效服务于提升产品质量。

我们反对刻板的工具或流程至上观点。以代码静态检查工具为例，单纯依靠工具来标定代码质量，而不考虑代码实际运行效果和业务场景适配性，往往会造成资源浪费和错误判断。应该深入了解工具的适应范围，结合实际业务需求和研发环境，优化工具的配置和使用。

4、提倡团队协作，拒绝孤立作战

在推动研发项目的质量管理时，我们鼓励采取全员参与、多部门协同的方式（核心知识点5）。比如，在高性能计算软件开发中，运行时出现性能瓶颈，我们应动员包括架构师、开发人员、测试工程师和产品经理等各方人才集思广益，共同分析性能测试结果，识别性能瓶颈并制定解决方案。

我们反对将研发质量管理单一化为某个角色或团队的责任（核心知识点5）。如果单凭一个质量管理人员去诊断系统性能问题，可能因缺乏深度技术洞察而忽略了真正的瓶颈所在。产生的分析报告不够全面，也无法准确指导优化工作。因此，协同合作分析并解决问题，是提高研发质量管理效率和有效性的关键。

5、坚持持续优化，抛弃半途而废

致力于研发过程完善的长途跋涉，我们强调从规划到成果的全程效能，拒绝半途而废的工作方式。我们要确保每一个研发项目都能持续投入高质量的标准，不断优化直至达到或超出预期的质量要求。这是每一个科技研发团队维系核心竞争力、打动市场与用户的基石。

在高新技术产品的研发中，每个环节都事关最终质量。因此，我们要贯彻PDCA（计划-执行-检查-行动）循环，确保从设计、原型、测试到产品发布的每一步都经过严格的质控。

- 计划：以用户需求为核心，围绕功能性、稳定性、用户体验等多维度制定研发质量计划。

- 执行：严格依照计划执行，如采用敏捷开发模式，确保周期性迭代中含质量审核环节。

-检查：在各迭代阶段完成后，对产品进行全面的质量评估，包括用户测试反馈的吸纳。

-行动：根据检查结果，对研发流程、产品设计等进行优化调整，不断推动质量提升。

案例：持久战役中的研发性能优化

面对一款计算密集型软件产品的性能改进项目，团队采用了专项小组形式，针对软件中的关键性能瓶颈进行深入分析。通过对代码进行重构，采用更高效的算法，测试小组密切监控性能指标变化，并与开发小组保持紧密沟通。在为期六个月的优化周期中，利用跟踪表和看板工具，小组及时分享每周的进展和挑战，确保项目的稳步前行，并成功将关键操作性能提升了30%。