導語

5月份QECon深圳大會已經結束，繼續更新一下案例拆解，本期是來自順豐科技。
文末附完整版材料獲取方式。

首先來看一下這個案例的核心內容，涵蓋了測四用例設計、CI/CD輔助、測試執行、監控預警四大方面，也是算大家比較熟悉的了。

先來看看引擎一：AI測試用例設計。

相對于去年大家都在提的人工生成用例的劣勢，今年已經直接升級為AI生成用例的困境。本質上也反映出一個現象，AI已經真真正正的應用到了生產環節，而不再是紙上談兵。

準確性、效率、發散性變成了亟待解決的關鍵問題。

實際上應對方式也是老生常談的知識庫和提示詞，這里面一個創新點是并行調用，可以顯著提升效率。

這里是每個環節的具體實現，不過我還是要吐槽一下第一個步驟，難道順豐這么大的公司以前沒有統一的需求規格模板？

這里額外再說一下，分塊技術很關鍵，一定要與自己公司內部需求規格模板相匹配，否則按照普通的行數、字數、段落等直接拆分，效果不一定會很好。

再看看引擎二：AI輔助CI/CD。

這里我不再過多描述，內容本身偏運維領域多一些。

引擎三：AI測試執行。

這一部分分成了兩小塊，分別是AI測試助手和接口自動化測試輔助。

測試助手就是傳統的輔助需求分析、測試準備、數據生成，算是比之前只能問答的模式有了一些提升。

在接口自動化測試方面，宣稱是達到了全流程閉環、無需人工干預。這個是巨大的進步，不再只是某個點的賦能，在此之前我們了解到的大多數在接口測試還是需要輔助文檔等信息載體的。

這里也是列舉了剛才提到的一些常規測試方式，并對其中弊端進行了歸納。

這里是他們的核心邏輯，實際上是直接對源碼進行解析，再生成測試腳本，并且輔助以流量錄制和運行日志內容，提升接口入參構造準確度。

這其實有點像把接口測試當做單元測試來寫了，我覺得可以再輔助以代碼覆蓋率，這個指標也可以進一步增加測試覆蓋。

最后是引擎四：AI監控預警。

實際上這部分內容也是和運維相關性比較大，這里也直接放上內容供參考。

最后也是從效能和質量兩方面補充了實際應用效果。

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