你的團隊每週花多少時間在「做」報告，而非「用」報告？
我如何打造一個AI報告自動化系統，整合Jira、Google Sheets等多源數據，將每週2小時的報告製作時間縮短至1分鐘，並提供隨點即用的「On-Demand Reporting」能力。
The Challenge: 報告的詛咒
製作週報，是許多團隊的必要之惡。為了產出一份QA品質週報，負責人必須手動從 Jira、Excel、測試管理工具等多個地方撈取數據，再花費大量時間整理、製圖、撰寫摘要。這個過程充滿痛點。
高昂的人力成本
每週投入 2-3 小時的高度重複性工作，占用了資深人員本應用於分析和改進的時間。
數據的時效差
週一製作的報告，到週五早已過時。團隊在會議中討論的，永遠是幾天前的舊數據。
單一的數據視角
手動報告往往只呈現冰冷的數字，缺乏趨勢分析和風險洞察，難以驅動有效的決策。
The Solution: 隨傳隨到的 AI 數據分析師
我打造了一個「AI 數據分析師」自動化流程，它不僅能代勞所有繁瑣的數據整合工作，更能賦予報告「智慧」，將數據轉化為 actionable 的洞察。
從數據到洞察的全自動化流程
此工作流會自動連接 Jira 和 Google Sheets，抓取最新的 Defect 數量、測試案例執行狀況等原始數據。接著，AI 會分析這些數據，自動生成對本週品質狀況的文字摘要與風險提示。最後，所有資訊被渲染成一份專業的 HTML 報告。
The Impact: 讓數據說話，讓團隊專注
這個系統的導入，讓團隊的工作模式從「為報告而工作」轉變為「用報告來工作」。
生產力釋放
-99%
報告製作時間從 2 小時縮短至 1 分鐘，將資深 QA 的時間與精力，重新聚焦在測試策略與品質改進上。
決策品質提升
AI-Driven
AI 產生的洞察與風險提示，幫助管理層快速掌握專案的真實健康度，做出更精準的資源調度與決策。
數據即時性
On-Demand
透過 Webhook，團隊可在任何會議前一秒，獲取最新的數據報告，確保所有討論都基於事實，而非過時的資訊。
核心做法
- 多源數據自動整合: 工作流會自動抓取多個 Google Sheets 的測試數據表，並透過 API 連接 Jira，獲取最新的 Defect 與 Task 狀態，無需手動導出。
- AI 智慧摘要與洞察: 將匯總的數據交給 AI 進行分析，自動生成對品質狀況的觀察摘要與潛在風險提示，讓報告不僅有數據，更有洞見。
- 精美報告一鍵生成: 所有數據與圖表最終會被渲染到一個預設的 HTML 模板中，產出排版專業、易於閱讀的週報。
- Webhook 隨時觸發: 提供 Webhook 功能，讓團隊成員或主管在任何需要的時候，只需點擊一個連結，即可立即獲取最新的報告，實現真正的「On-Demand Reporting」。