探索 AI Coding 新范式：从 Copilot 到 Coding Agent                       张海龙  | Gru.ai CEO

在数字化转型加速的当下，自动化测试已成为软件研发效能提升的核心引擎。从接口自动化、UI自动化到持续集成中的测试流水线构建，各行业正通过自动化测试实现快速交付与质量保障。但随着业务复杂度提升，传统自动化测试面临脚本维护成本高、场景覆盖不足、异常检测能力弱等挑战...

在数字化浪潮下，大前端技术已成为企业商业化的核心载体。本次专场聚焦“大前端质效提升”，集结快手，OPPO, 科大讯飞等头部企业的实战经验，为参会者提供可复用的技术方法论，助力企业应对高并发、多端协同的挑战，实现从“人工密集型”到“智能驱动型”的研发转型。

在人工智能快速发展的今天，代码生成技术正逐步成为软件工程领域的革命性力量，尤其是在大模型的推动下，程序的自动化生成和优化已进入一个全新的时代。然而，如何确保生成代码的质量，成为了推动这一技术应用的重要课题。本专场将聚焦于 “GenAI时代的代码质量”，探索如...

本专场聚焦大模型训练数据的质量治理、领域适配与安全合规，深入探讨如何构建高价值、低噪声的领域数据集。论坛将解析数据清洗算法优化、多模态数据标注标准、私域知识增强等关键技术，并结合DeepSeek Zero等实践案例，分享数据偏差检测、知识蒸馏优化及敏感信息脱敏的解决方案...

专场聚焦于探讨：在人工智能领域飞速发展的时代，大语言模型的出现有望为DevOps带来哪些技术变革。本专场重点讨论但不仅局限于“自动化和效率提升，智能监控和故障预测，Tools智能决策支持，用户体验改善智能分析”等相关...

随着人工智能技术的飞速发展，智能化的Agent系统逐渐在软件质量和效能领域发挥着不可忽视的作用。质效领域的Agent实践正成为软件开发与运维中的重要工具，尤其是在自动化测试、质量保证、性能优化和资源管理等方面。本次专场将聚焦于Agent在提升软件质量与效能方面的创新...

近十年，各IT企业都在积极的推进研发数字化，「效能度量」已经成为研发基础设施建设的必要环节之一。随着近几年的深入开展，各企业也都遇到了相似的难题，包括，如何建立体系化“研发效能指标体系”？如何让数据有效的诊断出效能问题，驱动研发团队持续提效，实现从度量→洞察...

本专场聚焦大模型在软件研发工具中的创新应用，探索其在代码生成、自动化测试、智能缺陷检测等领域的实践与挑战。论坛将深入探讨如何利用大模型提升研发效能，从需求分析到测试管理的全流程优化，以及多智能体协同在复杂场景中的落地应用。通过案例分享与技术解析，帮助开发者...

Agent智能体开发实践
LLM辅助开发实战
AI模型质量
数据质量工作坊
大模型在几大测试场景的创新应用
度量指标体系建设
全局质量体系建设
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