覆盖率
已写卡的任务占该岗位可交给模型的任务比例。覆盖率低说明方法还没进入日常；覆盖率高但集中在一人身上，说明是个人行为而不是团队能力，一旦此人调岗，卡片体系就会停摆，需要提前安排接手并补培训。
在跑率
有卡且在真实业务中每周执行过的比例。在跑率比卡片总数更能反映实际使用，很多团队的卡写完就停在待跑列；统计时要核对执行人是否是业务方，若全是工程师在跑，说明还没真正交接，卡片只是技术文档。
接管率与原因
接管次数除以执行次数，并看原因分布。接管率高不一定是坏事，若集中在流程例外，说明模型在用、人在管；若集中在判断错误，则需要补知识库或收紧输入范围，两种情况的改进动作完全不同，不能混为一谈。
返工率
产出被退回重做的比例，按任务类型分开统计。返工率上升通常意味着输入质量下降或验收标准变松；要同时看样本，避免把个别复杂件当成整体趋势，也不要把返工都算在使用者头上，先看流程哪一段出了问题。
新人独立执行率
新员工按卡独立完成任务的比例与所需时间。这是检验卡片可交接性的核心指标，比任何主观评价都直接；测试时不要让原作者在旁边提示，否则测的是原作者的水平，而不是卡片的质量，结论会严重高估。
适用与不适用
适合谁
- 已有一批任务卡、需要向管理层证明价值的团队
- 正在做 AI 流程制度化的运营与风控部门
- 需要判断卡片是否可交接的管理者
不适合谁
- 卡片数量不足五张、还没形成流程的团队
- 没有系统日志、全靠手工记录且不愿投入统计的岗位
典型场景
某物流企业每月统计五个量，发现覆盖率上升但在跑率停滞，追查后确认多数卡停在等权限。随后把权限审批纳入写卡流程，在跑率才开始上升，接管原因也从判断错逐步转向流程例外，季度末据此停用了四张低价值卡。
可执行步骤
- 定义五个量的口径与统计周期，写成一页说明，并确认取数人、取数来源系统
- 每月从看板与系统日志取数，异常项单独标注并写明现象、影响范围与责任人
- 按任务类型拆分接管原因与返工，找出集中在前三类的任务，逐条追因并记录
- 抽三名新人做独立执行测试，记录完成时间与卡点，由第三人观察、不作口头提示
- 把异常项转成下月改卡清单，指定责任人与完成期限，月底回看完成情况
常见坑
- 用卡片总数当成果，忽略在跑率；总数只能说明写了多少，不能说明在用，也看不出到底卡在哪一步
- 把接管率当负面指标，团队开始隐瞒；应公开归因，只用于改卡与补知识，不做个人排名，也不通报个人
- 五个量混在一起算总分，看不出问题；应分开看趋势，异常项单独跟踪，每月只追三条最要紧的，不要五个一起抓
- 只统计不行动，指标变成月报装饰；每月必须转出至少一条改卡任务，并回看上月是否真的完成，否则统计白做
自检与验收清单
- 五个量是否都有明确口径、取数来源与统计周期
- 是否每月取数并留档，异常项是否逐条标注、追因到人
- 接管与返工是否按任务类型拆分并找出集中点
- 是否每季度做新人独立执行测试，并记录时间与卡点
- 异常项是否转成改卡任务，并有人负责、月底回看
常见问题
五个量太多能不能只留一个
可以先用覆盖率和在跑率两个，跑三个月再加接管率。指标太多会拖慢统计，团队也会敷衍；但只留一个容易掩盖问题，比如只看覆盖率会误以为做得很好，实际卡片全停在待跑列。
接管率高说明方法失败吗
不一定。关键看原因：若多为判断错，需要改卡与补知识；若多为流程例外，说明分工合理，属于正常状态。把接管率一律当负面指标，团队就会隐藏接管，最后出事时才发现没人管。
统计要不要上线系统
起步用表格加人工统计即可。任务量超过每天百次再考虑日志自动采集，过早建设系统往往统计口径还没稳定，改一次口径就要改一次系统；先用表格把口径跑顺，再决定要不要自动化。