2025QECon全球软件质量效能大会：测试左移体系化实践与AI赋能

QECon2025全球软件质量&效能大会

·上海站2025GLOBAL

SOFTWARE

QUALITY

&EFFICIENCY

CONFERENCE

SHANGHAL测试左移体系化实践与Al

赋

能群核科技的探索与实践王玉玺|群核科技资深测试开发王玉玺(俊夫)群核科技资深测试开发深耕测试效能开发领域5年，积累深厚的质量保障与效能优化经验。主导构建测

试管理系统、故障管理系统、工单系统，大幅提升内部管理规范性与效率。积极

投入研发效能工具及核心服务分桶开关系统的开发维护，保障系统高效稳定运行。全球软件质量&效能大会QECon全球软件质量&效能大会01

左移背景与Al机遇

核心实践：研发自测卡点体系详解

03

Al

赋能测试左移

总结与未来展望目录CONTENTS全球软件质量&效能大会PART01左移背景与Al机遇02测试左移核心理念：

让质量活动提前，从需求阶段就参与

进来，尽早发现和解决问题目标：不仅仅是发现缺陷，更是预防缺陷传统模式痛点缺陷发现晚，修复成本高周期与质量矛盾突出质量责任模糊(责任之墙)专项质量“前置缺失”跨团队协作壁垒QE传统模式的困境与必然的“左移”01效率挑战覆盖与深度挑战

技术门槛挑战QE

左移的好处和挑战早发现问题，减少返工，保障上线质量QE

破局逻辑——平台化核心价值解决“碎片化操作、数据孤岛”问定义

题把分散的工具、数据、流程整合到统一平台中最终目标降低操作成本与学习门槛，从而提升整体效率破局逻辑——Al

赋能核

心

价

值

：解决左移落地中的“重复性、复杂性”工作，让测试/研发聚焦“高价值决策”AI

赋

能定位能力放大器赋予开发和非测试专家更强大的质量保障能力流程固化剂将最佳实践通过智能工具固化到流程中，确保标准统一效率加速器将测试人员从重复劳

动中解放出来研发自测卡点代表测试左移实践的平台化思想只有通过自测，才能确保研发提交的代码符

合“质量基线”,避免无效提测AI

赋能场景展现Al为左移带来强大的工具能力功能用例生成、性能结果分析需求/Devdesign/交互稿评(测试参与)测试缩写测试分析+功能用【AI赋腕】用例评审(测试+开发)【AI赋能】指派功能用例给开发(研发用例自测依据)开发捉测前三大卡点MR

持续集成通过(单测、二方包检测、代码静态扫描、SQL

质量、GPL

扫描等)开发捉测测试活动(FE/SIT/BETA/PROD)QE

AI赋能左移全景概览CodeReview

通过(MR

捉交+评审》【AI赋能】存量接口/UI自动化验证【AJ赋能】研发自测卡点(左移核心，本次重点)专项左移：性能测试【AI赋能

】新接口自动化验证【Al赋能】功能用例自测全球软件质量&效能大会PART

02核心实践：研发自测卡点体系详解888研

发

自

测

卡

点

定

位

：是开发提测前的最后一道质量防线，需100%通过方可提测核

心

逻

辑

：主动验证“功能正确性+存量兼容性+专项质量”,避免“无效提测”研发自测卡点(左移核心，本次重点)功能用例自测存量接口/UI自动化验证新接口自动化验证专项左移：性能测试QE

何为研发自测卡点QE研发自测卡点体系构成存量接口/UI自动化回归保障原有功能不被破坏，

杜绝回归缺陷专项左移(性能测试)保障代码变更性能表现符

合预期新接口自动化验证保障新接口的契约与逻辑

正确性功能用例自测保障新功能的流程正确性

功能用例自测前置条件用例评审已通过(测试+开发共同评审)测试在测试管理平台将新功能所属的用例

指派给对应开发主要目的对齐需求认知、消灭低级缺陷技术实现测试

开发分配功能用例手工验证反馈结果(全部通过才可提测)测试开发挑战1、精准与效率：如何精准筛选受影响用

例，而非盲目全量回归2、环境问题：环境搭建复杂，流程长，

挫伤使用积极性3、操作复杂：跨平台切换、手动触发，

心智负担重解决方案两大类型存量接口/UI

自动化验证(保障兼容性)新接口自动化验证(新功能技术验证)自动化回归——智能化的回归守护神打通核心平台，实现数据顺畅交互，搭建自动化运转流程，构建全流程效能中枢能力1.

发起自测请求(携带研发信息)2.

查询当前敏捷组配置的LEFT标签测试计划3.返回测试计划4.

一键构建测试环境5.环境就绪6.

执行测试计划7.返回测试结果8.提测查询9.返回结果(通过/不通过)QE

存量接口/UI

自动化验证(保障兼容性)技术实现核心目标验证“本次代码修改”是否影响原有存量功能(避免

“改新功能坏旧功能”)自动化执行替代手工回归，提升研发自测效率发布平台

(MOON/PUB)发布平台

(MOON/PUB)Kaptain平台测试管理平台

Apollo自动化用例平台Kaptain平台

测试管理平台

Apollo自动化用例平台UI

自

动

化

执

行

流

程4.

返回测试计划5.构建测试环境6.环境就绪7.执行测试计划8.返回测试计划执行结果9.提测查询10.返回结果(通过/不通过)Kaptain

平台

测试管理系统Apollo自动化用例平台发布平台

(MOON/PUB)QE

新接口自动化验证(新功能技术验证)技术实现Kaptain平台

测试管理系统

Apollo自动化用例平台1.

发起自测请求(携带研发信息)2.在Apollo平台编写新接口用例并组成测试计划(如参数校验、响应格式),避免测试阶段因“接口基础问

题”阻塞功能测试推动开发“早接触自动化”,为后续全量自动化覆盖奠定基础提前验证接口“技术正确性”3.获取新接口对应的测试计划核心价值发布平台(MOON/PUB)QE

平台建设及成果研发质量显著提升

测试覆盖与质量突破

测试效率与资源优化refre测试计综合价值体现产品质量↑用户体验1自动化左移流程成熟持续优化，形成敏捷改进机制若姆创建0.074→0.064(113.5%)缺陷数：69

→24(163.7%)

左移流程，从源头保障质量功能创建环I0n-platform

服务覆盖率0%

→58.3%110n-search服务覆盖率0%→

31.3%提测前接口通过率保持100%提测前接口case

全录入与调试测试人员只需校验，减少重复投入节约人力&提升交付速度原有业务链路痛点跨平台操作碎片化：需登录

Pub、

Moon

、Apollo

、Jenkins

等

5

+

平

台流程繁琐耗时：手动完成构建、

配置、部署传统模式痛点性能问题发现晚：测试后期才暴露修复成本高、周期长：严重影响

开发效率QE

专项左移(性能测试)核心价值推动开发早期关注性能：从源头规避性能问题避免性能债务累积：为项目后期稳定运行奠定基础Kaptain

平台技术实现流程发起自测与部署：携带研发信息，通过发布平台(MOON/PUB)

一键构建测试环境关联计划与看板：测试管理平台关联基线计划，同步复制

Apollo

用例、绑定Tetris

监控看板14.

点击“分析产出报告”15.

基于收集数据生成性能分析报告16.

提测查询17.

返回结果(通过/不通过)测试管理平台

发布平台(MOON/PUB)Apoll

自动化用例平台性能左移——技术实现与核心价值4.

复制基线性能测试计划5.绑定性能基线看板6.

返回新建的测试计划7.看板绑定完成8.点击“开始收集”9.

记录分析开始时间控制测试与出报告：点击“开始收集”(记录起始时间)→“结束收集”(记录截止时间)→

“分析产出报告”10.

按定时执行时间启动测试11.

数据采集中12.

点击“结束收集”Kaptain

平台

测试管理平台

发布平台(MOON/PUB)1.

发起自测请求(携带研发信息)2.

一键构建测试环境Apolo

自动化用例平台

Tetris

监控系统执行监控与效率支持批量暂停与重启任务异常计划处理效率提升闭环优化机制model51-kujiale

性能测创建时间：2025-08-14执行进度性能测试性能自动化详情计划名称【户型】开发性能自测计划For

maste新旧流程优势减少碎片化平台操作

流程简洁高效性

能

自

测

学

习

成

本

降

低

平台建设及成果平台化测试计划详情编辑详情看板链接查看看板创建环关整

合Apollo、Tetris、

MOON、PUB实时展示性能报告分析进度分析结果通过数据驱动性能持续优化统一入口与数据视图号全球软件质量&效能大会PART

03AI赋能测试左移QE

左移功能用例引入AI

生

成费时费力

O

效率提升维护成本高昂容易遗漏边界场景高风险易遗漏○质量一致性差

动态灵活适配质量保证提升覆盖深度标准化传统手工用例AI用例生成QE

技术架构图片处理业务知识库业务线故障等级定义

用例评审标准规范业务线核心回归用例测试管理平台

Confluence文档平台应用层Al处理层数据处理层数据层平台底座测试物料

内容获取测试物料需求文档

Fi

交DevDesign

文档FastQA

平台互稿gma交互稿解析埋点数据其它Al生成

测试分析提示词工程AI用例评审工作流编排知识库采集/清洗存储流程优化顺序处理分步提取结构化提

示词少样本

提示结构化提

示词思维链条件判断HTTP

请求切片/

向量化

检索Al对话知识库

搜索Al生成用例设计思路01基于测试物料的用例生成通过大模型解析需求/技术文档、交互稿，自动提取关键模块和测试点，生成功能用例

基于知识库校验与补充大模型结合现有的一些历史数据调整用例生成策略，提升用例质量。例如基于业务线故障等级定

义、核心回归用例集等系信息进行用例生成。通过实时人机交互设计，用户可动态调整生成策略，显著提升用户在用例生成过程的参

与

度

。02

基于人机交互式用例生成通过角色设定、链式思考等技术

提升模型输出质量构建业务知识库，让AI了解业务需求提示词工程流程调优业务知识库搭建关键技术结合业务需求，对流程进

行精细化调优你是一名资深测试分析专家，需要对我提供的【需求文档】进行全面分析，并生成完整的测试点清单。分析维度：涵盖但

不限于功能、业务规则、业务逻辑、用户角色、输入输出、隐含的非功能需求。【需求文档】内容如下：{{$tIyEIcHm3cFTTaJ6.qLUQfhGOILRX$}}任务要求：功能拆解：

将系统或功能拆分为逻辑模块(如用户管理、订单处理、支付流程等)。提取测试点：

对每个模块，从以下类别中根据实际需求内容选择相关类别，列出需验证的测试点(不要求每个模块必

须包含所有类别):[1]

.功能测试点：来自明确的功能和需求说明。[2].业务逻辑测试点：包括核心业务流程、验证

规则、状态转换(如订单从”待支付“到“已支付”)等。[3].边界值&异常流测试点：由输入限制、条件判断推导出

的边界值及异常情况(如无效输入、操作失败、网络异常)。[4].

用户角色&权限测试点：涉及不同角色(如普通用

户、管理员)的权限和可见性验证。每个测试点需有足够详尽的描述，让阅读者在不看需求文档的情况下，也能明确

需要验证的内容和预期。描述应包含关键业务对象、触发条件、预期结果等信息。只描述“验证什么”。不描述“如何

验证”。设定优先级：为每个测试点赋予一个优先级。2

(

高

)

:

核心业务流程，

一旦失效会导致系统不可用或主要功能丧失。3

(

中

)

:

重要功能，不影响主流程但会严重影响用户体验或功能完整性。输出格式：请以Markdown

表格形式输出，包含列：模块、测试点ID

(可自生成如REQ-1)、测试点描述、优先级

。输出格式：只要输出Markdown

表格，其余内容不要。Markdown表格格式如下：优先级用户在注册页面输入有效信息后，系统应成功创建新账号并跳转到欢迎页面2角色设定、生成步骤

明确要求、示例提供

输出项定义核心要素不断迭代

Prompt引入链式思考优化方向提示词工程主次分明

逐级补充

高质量数据来源A

处

理

步

骤需求文档Step1

提取REQ

测试点DecDesign

文档Step2补充DEV

测试点Step6生成标准化测试用例Step7导入系统(API)用例生成流程调优一次性输入所有材料，直接生成用例

并行处理(ParallelProcessing)分步提取，汇总后再生成顺序处理(Sequential

Processing)Step4

修改优先级+补充异常测试点Step5

核心场景查漏补缺Figma

设计稿

Step3

补充FIGMA测试点更新优先级&异常测试点列表

最终测试点汇总

标准化用例集(JSON)等级定义核心场景

回归用例测试点列壊(REQ+DEV+FIGMA)测试点列表(REQ+DEV)初版测试点装输出产物优点知识复用：将公司宝贵的知识资产转化为测试竞争力自动化赋能：具备业务专家视角，生成高质量用例当前痛点用例库过期：大量功能用例未维护，参考价值低梳理成本高：业务线手动梳理相关知识意愿低QE

业务知识库搭建数据源解决什么问题AI如何利用业务故障等级知识库《故障等级定义规范》“什么重要?”定义功能优先级与异常场景1.标注精准优先级2.补充异常测试点核心场景用例知识库回归用例集、核心脑图、自动化用例“怎么测?”提供核心场景的最佳测试实践1.核心场景查漏2.复用测试步骤业务知识库使用技术实现调用业务故障等级知识库精准更新测试点优先级补充异常/故障测试点更新测试点列表调用核心场景用例知识库比对并补充缺失的核心场景

测试点更新测试点列表输入：需求/产品/设计/开发

文档Al逐级生成测试点列表测试点汇总列表双知识库驱动天③

田平地人：0—→0文州该抽西加

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多批量操作YQE

产品演示埋点与数据统Scrum

1

正常完成需要关注

异常警告测试准备名称：Scru*25928仅对符合条件Coohom个人用户展示#25929企业用户、APIC用户、白标用户不上

提示*25930点击侧边栏邀请好友入口*25931邀请好友入口控#25932Referral页面多语言及礼#25933Referral页面四大区块#25934用户复制专属只看当前用例焦评审状态

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未②未评⑧未评②未评⑧未评未评未评测试分析需要关注②①未找到阅试用例测试用例

用例评审

测试计划

提测新建用例名称支付弹窗0005需要关注

①未找测

试

用

例

回水线模式②……,~~~2□srucm06正常完正

确~~效率低下易有遗漏依赖专家优化方向不明确QE

AI

性能结果分析质量保障○经验沉淀痛点问题核心价值○

成本节约效率提升开始：性能测试任务执行数据输入层基础设施监控数据代码变更日志与链路追踪Step2:数据清洗与标准化处理Step3:与历史性能基线进行智能对比AI核心处理层根因关联分析

知识库检索定位关键异常与性能瓶颈Step4:生成诊断结论与优化建议开发/测试团队进行优化优化效果验证异常检测自动化数据采集->智能基线对比与异常检测->根因分析->生成优化建议报告将性能分析师从重复劳动中解放，专注于更高价值的决策与优化QE

技术实现核心理念AI赋

能更新性能基线测试计划详情model51-kujiale创建于2025-08-1410:56:18性能分析报告开始测试X10%已通过已测性能测试1/1人工确认结论：

已通过性能测试·3D画布平移，

tab内存减少-14.31%·2D画布缩族，

tab内存减少-14.70%·画洞，tab内存减少-15.37%·画柱，tab内存减少-15.60%·画粱，tab内存减少-15:95%·画房间，tab内存减少-14.90%·

门洞拖动，tab内存减少-11.36%·2D画布平移(阻标》,gpu内存减少-22.30%·墙体删除，时间指标减少-14.47%·层高修改，时间指标减少-5.28%环境已创建关联性能基线计划计划名称【户型

】开发性能自测计划For

master_design.model51反链

操作看开始收集

结束收重立即分析人工确认

查看分析√

衰退项·梁拖动，

FPS下降-12.99%·

柱子拖动，FPS下降-11.58%。墙休绳占拖坤，EDST3二10.21%指标优化前状态优化后状态成效AI异常检测误报率人工分析误报率高AI智能分析误报率降低60%降

低

6

0

%测试报告生成效率人工处理，耗时较长自动生成，效率提升70%提

升

7

0

%QE

产品展示及收益环环全球软件质量&效能大会PART

04总结与未来展望QE核心分享内容回顾研发自测卡点体系1、功能用例自测2、存量接口/UI回归3、新接口验证4、专项左移(性能测试)1

、AI用例生成2、AI

性能测试

结果分析AI赋能场景QE

从实践到体系：我们的智能左移之道【研发自测卡点】作为提测前的最后质量关口，它体现了平台化推动左移流程落地Al平台化【AI】作为贯穿整个体系的智能引擎，它不仅用于今天分享的用例生成和

性能分析，更覆盖了代码评审、失败排查等多个环节，体现了赋能

左移流程强大的工具能力三位一体：流程+平台化+Al流程左移流程优化继续优化接口/UI自动化左移全链路进一步提高左移的效率和连贯性。专项拓展探索国际化多语言检测，安全测试等专项能力的左移，扩大左移的覆盖范围。QE

未来展望-深化左移能力Al

驱动的混沌工程：智能系统自动识别系统脆弱点，并主动、安全地注入故障，验证系统的

韧性和自愈能力，生成加固建议自适应智能回归：AI不再只是执行预设的用例，而是能根据代码的变化和用户行为数据，动态生成和调整测试策略与用例，实现真正意义上的“智能漫游测试”智能缺陷预测：基于历史缺陷数据、代码变更复杂度、开发人员行为等多维度数据，Al模型预测本

次提交可能引入缺陷的风险模块和类型。未来展望-AI

赋能探索QECon全球软件质量&

效

能大会感谢聆听作为企业第三方专业人力提升培训服务供应商，秉承互联共成长的理念，恪守客户实际业务需求为第一优先级的本职。我们公司定位于专业、专注、全方位服务于IT研发中心，产品、技术、工具、团队管理方向的培训课程；有公开课，定制内训，在线课，T

技术峰会一站式采购等产品；更多的从客户需求角度出发，匹配更适合团队学习的资讯和课程推荐；更好的为客户服务，有专业的培训顾问，对整个IT行业峰会，讲师情况，课程方向都有比较深的了解。公开课

微咨询云计算专业

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