课程简介

随着大模型（LLM）技术快速发展，软件测试领域也迎来智能化变革。LLM通过代码理解、需求分析、用例生成、自动化执行、缺陷预测等能力，已经开始重构传统测试模式的边界。各行业都已开始探索LLM与测试全链路的深度融合，从单点提效转向覆盖需代码更新-用例设计-执行评估-质量决策的全生命周期智能化。这一趋势下，测试团队的职能定位与技术栈将发生根本性演进。

针对当前测试领域面临的核心挑战，需求频繁变更导致测试用例维护成本激增；测试覆盖率与效率的平衡难题（如代码/需求变更的精准测试推荐）；人力密集型工作模式难以适应敏捷迭代速度等等，面对这些现状，讯飞通过LLM+精准测试双轮驱动的实践给出了破局思路：

*代码级精准测试：基于LLM的变更影响分析，实现测试用例智能推荐与自动化覆盖

*需求级精准测试：通过LLM理解需求语义，动态生成高覆盖率的测试场景

*全流程提效：将LLM嵌入全研发生命周期，新的测试范式探讨

本次分享将重点探讨测试领域的大模型落地成效案例，以及在代码、需求双维度精准测试的实践，同时展望测试团队能力模型升级，从"执行者"到"质量策略设计者"，完善LLM重构测试价值链条。

课程收益

1、帮助学员了解LLM在整个测试活动中高价值应用的实践和成效

2、帮助学员了解LLM在精准测试中的应用方法和成效

3、帮助学员建立面向未来的测试思维模式和战略认知

4、助力企业测试团队从效率提升迈向智能驱动的质量战略转型

受众人群

AI Agent开发者、测试与质量管理人员、产品经理与项目负责人及其他对智能测试感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、LLM对测试带来的新机遇

1）分享LLM在测试领域的探索之路及成效案例

2、精准测试路线的实践探索

1）代码上的精准测试：精准推荐和自动化测试覆盖

2）需求上的精准测试：需求变更下的精准推荐和自动化测试执行

3）LLM驱动测试提效：全生命周期的精准测试

3、LLM驱动下测试的转型思考

1）测试向智能驱动型转变：测试团队的能力模型

2）探讨工作流程和价值创造方式变化

4、QA