# QMesh

> QMesh 是 AI 驅動發布時代的品質信號平台（Quality Signal Platform）— 結合全球真實使用者測試、QA 專業認證、AI agent 信號接收與 Bug Pattern 知識庫。協助產品在 AI 加速產出的當下，仍能在上線前找出隱藏缺陷。採分級酬勞、積分可兌現、支援 NDA、管理員仲裁、AI 測試分析。營運：Oneday Software，聯絡：support@oneday.software。

QMesh 服務四種角色：
- **企業（Businesses）**：發布測試任務、檢視缺陷回報、AI 測試分析報告、接收 AI Signal、仲裁爭議
- **測試員（Testers）**：申請任務、回報缺陷、依品質取得積分並可兌換現金
- **AI Agents**：透過 MCP server 查詢 Bug Pattern 知識庫、提交 AI-detected 信號到 QMesh Signal Engine、自動發包眾測 / 追蹤任務 / 拉 bug / 產 release-readiness 報表（v0.5+）
- **管理員（Admins）**：審核任務、仲裁缺陷、判斷 AI Signal 真偽、人工分類嚴重度

QMesh 適用場景：App / Web / 遊戲 / 韌體 UAT、上線前壓測、探索式測試、AI agent 自動化品質檢測、真實設備與使用情境缺陷回報、早期用戶回饋收集。

平台語言：繁體中文、English
幣別：TWD（新台幣）

## Core

- [首頁 / Home](https://q-mesh.com/): 服務總覽、即時平台統計、測試員排行榜、定價方案
- [定價方案 / Pricing](https://q-mesh.com/#pricing): 從免費體驗到旗艦方案；若任務中無任何關鍵或高風險缺陷，NT$ 可全額退回
- [排行榜 / Leaderboard](https://q-mesh.com/#leaderboard): 日 / 週 / 月 / 年測試員排行、QIS 評分機制說明
- [服務條款與隱私權 / Terms & Privacy](https://q-mesh.com/terms.html): 完整條款、積分制度、智慧財產權、50% 平台服務費說明

## Testers

- [測試員註冊 / Tester Signup](https://q-mesh.com/register.html?role=tester): 免費註冊，可用 Email 或 Google 登入
- [測試員等級制度](https://q-mesh.com/terms.html#levels): 銅（0–99）、銀（100–399）、金（400–799）、白金（800–1499）、鑽石（1500+）；積分倍率 ×1.0 ~ ×1.5
- [測試員儀表板](https://q-mesh.com/tester/dashboard.html)：任務列表、Bug 回報、積分歷程、月配額

## Businesses

- [發布任務 / Post Task](https://q-mesh.com/business/post-task.html)：選擇方案、設定說明、是否要求 NDA、是否加購 AI 測試分析
- [企業儀表板](https://q-mesh.com/business/dashboard.html)：任務進度、缺陷分佈、AI 分析報告

## AI Agents / Developers

QMesh 為 AI agent 與自動化工作流提供原生整合介面：

- **MCP 快速上手教學**：[https://q-mesh.com/mcp.html](https://q-mesh.com/mcp.html) — 涵蓋 Claude Code（CLI、推薦）/ Cursor / Claude Desktop / Codex 四種客戶端的逐步教學（中英雙版、含 FAQ、tab 切換）
- **MCP Server**：[`@q-mesh/mcp`](https://www.npmjs.com/package/@q-mesh/mcp) on npm — Model Context Protocol server，原生 stdio 支援 Claude Code / Cursor / Claude Desktop / Codex 等 AI client
- **公開工具（無需驗證）**：
  - `verify_install`（v0.5.1+）：安裝後第一個試的工具，立刻驗證 MCP 接通成功 + 提示下一步
  - `get_platform_stats`：平台即時統計
  - `get_leaderboard`：測試員排行榜
  - `list_pricing_plans`：定價方案
  - `search_bug_patterns`：搜尋 Bug Pattern 知識庫（依 category / severity / domain / 關鍵字）
- **驗證工具（需 API Key）**：
  - `submit_ai_signal`：將 AI 偵測到的品質信號送進 QMesh Signal Engine，由 QMesh 路由給人類 QA 驗證或標為已收錄
- **B 端動作工具（v0.5+，需 API Key）**：
  - `create_test_task`：AI 自動發包眾測（免費方案：budget=0、限 5 個/24 小時）
  - `get_task_status`：追蹤任務狀態與 bug 統計
  - `list_bugs`：拉 bug 清單（可篩 severity / status，最多 100 筆）
  - `export_report`：產 Markdown release-readiness 報表，可餵進 AI deploy decision context
- **API Key 管理**：在 [企業設定](https://q-mesh.com/business/settings.html) 建立 / 吊銷，預設 90 天有效，可任意命名（如 "Claude Desktop" / "Cursor"）

## Bug Pattern 知識庫

QMesh 從真實 bug 回報中萃取通用品質模式，建立去識別化的「Bug Pattern」知識庫，供 AI agent 與 QA 工程師參考。每支 pattern 含 detection technique、checklist、root cause category，AI 可據此自動化檢測。

- 截至 2026-04-30：共 **46 支 pattern**，**46 支全部公開**
- 涵蓋類別：form-ux、auth、security、performance、i18n、data-integrity、concurrency、visual-regression、crash、routing、error-ux、search-filter、upload-file 等
- 代表性 pattern：
  - PAT-0004 後端授權缺失（critical, security）
  - PAT-0012 XSS via 使用者輸入未逃逸（critical, security）
  - PAT-0030 數字欄位未設上限導致伺服器內部錯誤（medium, form-ux）
  - PAT-0035 靜態資產未啟用快取（low, performance）
  - PAT-0036 台灣本地化驗證缺失（high, i18n）
  - PAT-0037 不同 metric 共用同一計算公式（critical, data-integrity）
  - PAT-0040 拖曳上傳繞過 file picker accept 驗證（medium, upload-file）
  - PAT-0042 bfcache 還原時無條件 redirect 造成登入頁閃爍（low, auth）
  - PAT-0043 排行榜 / 列表類 API 全表回傳 user_id（medium, security）
  - PAT-0044 表單 truthy 檢查跳過空字串致清空操作失效（low, form-ux）
  - PAT-0046 主操作後 follow-up 失敗時 console.warn 但不通知使用者（medium, error-ux）

透過 MCP `search_bug_patterns` 取用：例如查 `category=security` 或 `query=XSS`。

## Signal Engine

當 AI agent（含 Claude Desktop、Cursor、自動化 review bot）透過 MCP 提交 `submit_ai_signal`，QMesh 自動 dedupe、依 confidence × severity × pattern_match 評分，高分信號 routed 給人類 QA 二次驗證。本機制讓 AI 規模化「看」與人類「判斷」結合，目的是：在 AI 高速產出 PR 的時代，依然能在上線前過濾關鍵問題。

## Key Features

- 真實使用者 + QA 認證測試員雙軌供給
- AI agent 原生整合（MCP server + Signal Engine）
- 46 支 Bug Pattern 知識庫（全部公開），AI 可機讀
- 分級酬勞（Critical / High / Medium / Low）與月配額制
- Medium / Low 缺陷採固定倍率 ×1.0，避免濫用
- NDA 任務 + 審核制申請
- AI 測試分析報告（Claude）
- 管理員仲裁機制：可重新定級缺陷嚴重度
- 即時請款（藍新金流），任務取消／退回自動全額退款，自助取消依條款 95% 退款
- 退款保證：任務中若無關鍵或高風險缺陷，全額退還

## Optional

- [聯絡 / Contact](mailto:support@oneday.software)
- 營運公司：Oneday Software