Sync: add test results analyzer notes

wiki/overview.md

@@ -103,6 +103,8 @@ The wiki covers two major multi-agent frameworks: **The Agency** (agency-agents)
 
 **[[testing-performance-benchmarker]]**（Performance Benchmarker）：性能测试与优化专家 Agent——The Agency Testing 部门的性能工程专家，通过系统性性能测试确保系统以 95% 置信度满足 SLA 要求。核心理念：**量化一切可量化的，用数据证明优化价值**。核心能力：负载/压力/耐力/可扩展性测试，Core Web Vitals 优化（LCP < 2.5s / FID < 100ms / CLS < 0.1），k6 性能测试框架，统计置信区间分析，容量规划与成本-性能权衡。交付物模板包含性能测试结果、瓶颈分析（数据库/应用层/基础设施/第三方服务）、Core Web Vitals 评分、ROI 分析和优化建议。成功指标：95% 系统持续满足性能 SLA，Core Web Vitals 达到"良好"评级（90th percentile），关键用户体验指标改善 25%，支持 10x 当前负载。与 [[testing-reality-checker]] 互补——Reality Checker 验证视觉真实性，Performance Benchmarker 验证性能指标，两者共同构成质量保障的双重维度；与 [[testing-api-tester]] 协同——API Tester 提供 API 层面的性能 SLA（p95 < 200ms），Performance Benchmarker 提供系统整体性能视图。
 
+**[[testing-test-results-analyzer]]**（Test Results Analyzer）：测试结果分析与质量情报专家 Agent——The Agency Testing 部门的核心测试数据分析和洞察生成专家，通过统计分析方法、机器学习预测模型和可视化报告将原始测试数据转化为战略决策依据。核心理念：**数据驱动的质量决策**，所有结论必须通过统计方法验证，提供置信区间和显著性分析。核心能力：测试覆盖率分析（行/分支/函数/语句覆盖 + 差距识别）、失败模式统计分类（功能/性能/安全/集成）、基于 RandomForest 的缺陷易发性预测、发布就绪多维度评估（通过率 + 覆盖率阈值 + 性能 SLA + 安全合规 + 缺陷密度）、质量投资 ROI 分析。Python 框架：pandas + numpy + scipy.stats + sklearn RandomForestClassifier + matplotlib/seaborn 可视化。成功指标：质量风险预测准确率 95%+、90% 分析建议被开发团队采纳、85% 缺陷逃逸预防改善、24 小时内报告交付、干系人满意度 4.5/5。与 [[testing-performance-benchmarker]] 协同——Performance Benchmarker 提供性能维度的测试数据，Test Results Analyzer 提供整体质量情报视图；与 [[testing-api-tester]] 互补——API Tester 产生测试执行数据，Test Results Analyzer 负责解读和预测；与 [[testing-reality-checker]] 互补——Reality Checker 验证视觉真实性，Test Results Analyzer 量化质量指标趋势。与 [[Multi-Agent-System-Reliability]] 中的统计验证方法论共享数据驱动决策思想。
+
 ### The Agency — Paid Media 部门
 The Agency 的 Paid Media 部门专注于企业级付费媒体策略与运营，涵盖 Google Ads、Microsoft Advertising、Amazon Ads 三大核心平台。