专场：AIGC时代的测试智能创新
随着AIGC时代的到来，测试领域在智能化方向上也迎来了一场深刻的变革。本专场将重点讨论以下方向：
1）AIGC时代下测试智能Agent的探索与畅想；
2）AIGC赋能测试分析、测试用例生成、测试代码生成等智能化场景的优秀案例与实践。期待与大家一起交流大模型在测试领域落地的实际应用场景和无限可能性，共同推动测试领域的智能Agent升级。
专场出品人：蔡文婷 
蚂蚁集团 平台工程与技术风险部 测试总监
蚂蚁平台工程与技术风险质量负责人，近十年的智能测试领域研究、实践经验，带领团队实现国内首个开源测试行业大模型及工具TestAgent。
郝晓升
科大讯飞 高级系统测试工程师
科大讯飞测试平台测试技术团队高级系统测试工程师，目前主要负责集团测试平台服务端测试技术相关建设工作，包括接口及web自动化等相关能力建设，探索通过大模型能力，实现测试的智能化，实现测试提效。
待定
待定
基于星火大模型的智能测试助手-AItest
在大模型技术浪潮下，使用大模型提升研发过程效能逐渐成为行业趋势。基于软件工程过程模型，将大模型能力为软件工程的各个阶段赋能，融合大模型能力到研测过程平台，可实现测试效率提升
1. 工具建设背景
    1.1 基于软件工程模型的提效分析
    1.2 前期可行性验证
2. 主要落地场景
    2.1 大模型在需求测试场景的应用
    2.2 大模型在功能用例设计场景的应用
    2.3 大模型在接口自动化用例及脚本生成场景的应用
    2.4 大模型在用例评审中的应用
3. 工具落地成效：从集团测试人员覆盖度、采纳率及发现问题等方面说明落地成效
4. 工具后续规划
    4.1 知识库集成
    4.2 智能遍历测试
为大模型测试域提效提供案例启发
内容大纲
听众收益
王啸
蚂蚁集团 质量技术高级测试开发专家
蚂蚁集团技术风险效能部质量技术高级测试开发专家，目前主要负责蚂蚁集团CIO的质量保障工作，涵盖蚂蚁集团财务、财资、行政、HR、内控、监管合规、法务等多个业务领域相关业务系统的质量保障及稳定性，并在资金风险防控、财务数据质量保障、微服务架构端到端链路自动化、测试分析领域大模型训练等方向负责相关质量技术能力和平台的研发工作，毕业后曾先后就职于EMC、华为等公司，从事企业级存储产品质量测试及自动化相关工作。
待定
待定
测试分析AI助手的探索与实践
测试分析AI助手的探索与实践
1. 测试分析背景介绍
2. 测试分析AI助手训练
3. 测试分析AI助手实践
4. 展望
......
......
内容大纲
听众收益
万锐媛
华为 智能化测试C-TMG主任  
智能化测试专家
华为智能化测试C- TMG主任、智能化测试专家，系统测试13年经验。

擅长领域：AI辅助测试设计，测试代码生成，自主测试智能体、多目标精准回归，有监督和无监督失效诊断和根因RCA等。A类会议和期刊3篇，专利13项
待定
待定
知识增强LLM辅助测试脚本代码生成
测试团队往往结合自身业务自定义测试框架和关键字库，如何针对测试业务上下文和自定义方法库有效生成测试代码成为大模型落地企业真实测试项目的关键。
知识增强LLM辅助系统测试全码全脚本生成实践、APItest 低码生成实践，RAG数据飞轮构建，测试领域业务数据SFT微调语料最小集优选等经验分享。
了解到面向企业自定义测试框架和一方、二方、三方关键字库的测试代码生成解决方案。
内容大纲
听众收益
沙丹丹
去哪儿网 高级开发工程师
去哪儿网 基础架构-基础平台团队高级开发工程师，目前主要负责去哪儿网测试工具相关的开发和布道、AI智能体平台相关建设等，致力于提升研发和测试人员的效率，在CICD、测试工具领域有丰富的经验。
曾负责接口自动化测试0-1的落地、写场景全链路压测0-1落地、故障演练从0-1的落地、AI生成checklist从0-1的落地等。
待定
待定
去哪儿网利用AIGC生成checklist实践
随着ChatGPT的广泛应用，大量的自然语言处理工作得以自动化。而在测试流程中，checklist的编写是qa角色对于需求文档这样一种自然语言的梳理、翻译以及理解的过程，因此可以借助大模型AI对需求文档进行自动化生成checklist的工作，从而降低人工成本。在qunar内部，对于非自测自发的项目，往往需要qa花费0.5pd以上项目外工时进行编写；对于自测自发的项目，则没有checklist编写与核对的步骤，开发自测的质量不能很好的把控。因此，引入大模型AI后可以缩短非自测自发项目qa的chekclist工时，并且自动为自测自发项目生成chekclist辅助开发自测，提高项目开发及测试的效率与质量。
1. 需求文档获取及拆分
2. 需求点拆分
3. 根据需求点生成对应的checklist及转化成脑图
4. 定时触发及效果评估，产品需求PMO覆盖度90%，写checklist效率提升50%
1. 了解AIGC在写checklist方面的能力和效果
2. 了解AIGC写checklist方面准确率和召回率方面的评估方法
内容大纲
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