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如果是指体育类App中的“板凳深度”（替补阵容实力）
常见于足球、篮球类App（如懂球帝、虎扑、直播吧等）的球队分析模块。
评级维度与打分方法
| 维度 | 权重 | 说明 | 打分（1-10） |
|---|---|---|---|
| 替补人数 | 20% | 一线队可轮换替补数量 | 按人数/理想人数×10 |
| 替补质量 | 30% | 替补球员平均评分/身价 | 与首发均值比值×10 |
| 位置覆盖 | 20% | 各位置是否有合格替补 | 覆盖位置数/总位置数×10 |
| 经验值 | 15% | 替补出场时间、大赛经验 | 归一化打分 |
| 伤病容错 | 15% | 主力伤缺时替补顶上能力 | 模拟评分 |
综合评分公式
板凳深度得分 = Σ(维度得分 × 权重)评级标准
- S级（9-10分）：替补可组成准首发阵容
- A级（7-8.9分）：轮换充足，多线作战无忧
- B级（5-6.9分）：基本够用，关键位置有隐患
- C级（3-4.9分）：替补薄弱，主力依赖度高
- D级（1-2.9分）：几乎无有效轮换
手机软件实现方式
- 数据源：Transfermarkt API、Opta、球队官网
- 算法：加权评分模型 + 位置匹配算法
- 展示：雷达图 + 分级标签
如果是指软件测试中的“板凳深度”（测试覆盖深度）
在测试类App或项目管理工具中,“板凳深度”可类比测试用例的深度覆盖能力。
评级维度
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 代码覆盖率 | 行覆盖/分支覆盖百分比 |
| 场景覆盖 | 边界值、异常场景覆盖数 |
| 设备兼容 | 覆盖机型/系统版本数 |
| 回归深度 | 自动化回归用例密度 |
| 缺陷发现率 | 历史缺陷检出能力 |
打分方式
深度得分 = 0.3×代码覆盖率 + 0.25×场景覆盖 + 0.2×设备覆盖 + 0.15×回归密度 + 0.1×缺陷检出率（各指标先归一化到0-10）
评级
- 深度A（8-10）：全链路覆盖，自动化完善
- 深度B（6-7.9）：核心路径覆盖充分
- 深度C（4-5.9）：仅主流程覆盖
- 深度D（<4）：覆盖不足，风险高
通用打分模板（可直接用于App评分功能）
输入：各维度原始数据
步骤1：归一化 → x' = (x - min)/(max - min) × 10
步骤2：加权求和 → Score = Σ(wᵢ × x'ᵢ)，Σwᵢ = 1
步骤3：映射等级 → S/A/B/C/D
步骤4：输出雷达图 + 文字建议请确认你指的是哪种场景（体育球队替补 / 软件测试深度 / 其他），我可以进一步给出具体的代码实现或App功能设计建议。
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