标注错误、模糊或不一致的标签会直接影响模型的训练过程，导致模型性能下降、泛化能力不足。标注质量与模型效果呈正相关关系，标注错误率每增加1%，模型准确率可能下降2-5%。标注一致率：不同标注者对相同样本给出相同标签的比例。标注不一致：相同样本在不同标注者手中得到不同标签。建立详细的标注规范和标准操作流程，确保标注一致性。标注质量影响合成数据的可靠性，进而影响模型训练。标注遗漏：部分样本未被正确标注，

在 GitLab Pipeline 中集成覆盖率分析工具（如 JaCoCo、Coverage.py、Istanbul 等），确保每次 Pipeline 运行都能生成覆盖率报告。在项目中定义最低覆盖率标准，并在 Pipeline 中检查是否达标，未达标时标记为失败。在 Merge Request 中检查新代码的覆盖率，避免新增代码降低整体覆盖率。在 Merge Request 中强制要求覆盖率检查通