维基百科对技术债务给出了简明的解释：
技术债务（也称为设计债务[1]或代码债务）是"编程中的一个概念，反映了当采用短期内容易实现的代码、而不是应用最佳的整体解决方案时，所产生的额外开发工作"。[2]技术债务可以与金钱债务。[3]如果技术债务得不到偿还，它就会累积"利息"，使日后的变更更加难以实现。未处理的技术债务会增加软件熵。技术债务不一定是坏事，有时（例如作为概念验证）需要借助技术债务来推动项目前进。另一方面，一些专家认为，"技术债务"这个比喻往往会弱化其影响，导致纠正它所需的必要工作得不到足够的重视。[4][5]
从理论上讲，处理技术债务对提高软件质量非常有前景，但在实践中使用这一度量并不容易。事实上，最大的挑战在于如何评估技术债务。
许多工具提供了自己的算法，基于多个因素来评估技术债务：
- 静态分析工具检测到的问题。
- 代码覆盖率。
- 代码重复。
- 文档。
- 缺乏设计。
无论使用什么工具或方法来评估技术债务，计算方式都必须灵活且易于定制。每个组织都应该能够根据自身的情况校准算法。
一种敏捷的算法
有两种方式可以让债务计算保持灵活：
- 定义一个特定的算法，并允许根据开发团队的情况调整其参数。
- 不定义固定的算法，而是为用户提供自定义计算公式的方法。
在CppDepend中，我们选择了让算法非常灵活，并且可以根据项目情况为每条规则进行更改。
例如，下面是一个针对过大类型所引入债务的计算公式：
下面是另一个针对 Cppcheck 问题的公式：
这样，每个团队都可以根据项目情况配置自己的债务计算方式，减少估算误差。
与基线比较
准确评估技术债务是困难的。每种算法都会引入一定的估算误差，而要彻底校准它可能非常耗时，因为计算依赖于许多因素。
不过，比较同一代码库两个版本的技术债务，可以很好地指示其代码质量的演变趋势。
比较两个版本的债务度量有助于将估算误差降到最低，并提供更有意义的变化度量。
结论
技术债务是监控代码库质量的有力度量。然而，用户需要一种简便的方式来校准计算并减少估算误差。在实践中，跟踪技术债务随时间的演变，往往比关注其绝对值本身更有用。