AI在测试领域的应用与挑战

本次讨论主要关于AI在测试领域的应用，尤其是如何利用大模型辅助进行测试需求分析和测试用例编写。讲者提到了在测试领域，大家关注的焦点往往是脚本和自动化，而测试需求相对较少。此外，讲者还提到了与AWS合作举办的黑客马拉松，以及利用大模型辅助进行需求分析的解决方案。最后，讲者介绍了黄利平，目前在一家外资保险金融科技公司担任架构师，并荣幸参加本次直播分享。

AI对行业的影响与应对策略

AI技术在行业的应用越来越广泛，从图形文字导航到咨询、开发、测试等领域。AI技术的发展速度越来越快，如GPT-2到GPT-5的迭代，以及国产模型的发展。AI技术可以解决很多问题，但在非标准化领域仍需灵活应对。在企业中，AI技术可以提供通用能力，但具体应用还需企业自己寻找答案。原则类书籍可以帮助人们思考，但不直接给出答案。

大模型在测试环节的应用与挑战

这段内容主要讨论了如何利用大模型帮助测试环节，包括测试用例生成和MCP概念。讲者提到了在AWS举办的黑客马拉松中，他们利用大模型进行需求分析和需求管理，最终获得了第二名。讲者认为需求质量决定了交付质量，特别是在甲乙双方项目中，如何精准挖掘客户需求并进行文档化管理至关重要。此外，讲者提到了在与AI沟通时，如何通过智能体帮助格式化和规范化需求内容。

结构化信息与知识库构建的挑战

讨论了结构化信息在与甲方沟通时的重要性，以及如何利用大模型和RAG来提高信息结构化程度。同时，提到了知识库的构建和上下文系统的结合，以提高模型给出的答案精确性。此外，还讨论了知识图谱在界面自动化和接口等方面的应用，以及如何将隐性知识转化为企业内部知识。最后，强调了知识管理是一个持续的过程，没有终点。

企业知识发掘与用户故事地图构建

主要讨论了实体命名识别、关系抽取和事件抽取等技术在企业关系中的应用。随着业务推进，新的术语不断产生，知识发掘过程永无止境。会议还提到了用户故事地图的概念，通过大模型生成多个用户故事，形成用户故事地图，以便更好地分析用户需求。此外，会议还强调了结构化和可视化在提升讨论效果方面的重要性，以及用户故事技术在提供线性叙事手段方面的应用。

敏捷迭代中的需求变更与解决方案

本段主要讨论了在敏捷开发中，如何在需求不定稿的情况下，保证团队的执行效率和成本可控。讲者提到，在敏捷开发中，拥抱变化是关键，但变化并非随时随地发生。在迭代过程中，团队需要保持稳定，同时，需求的不定稿应尽量减少对团队执行的影响。此外，讲者还分享了自己在一家外资游戏公司的经历，当时公司要求在短时间内完成版本开发并提交给客户，但客户对版本提出了许多改进建议。最后，讲者认为，在敏捷开发中，定稿的概念非常重要，可以在一定程度上保证成本可控。

用户需求分析与解决方案探讨

在分析过程中，技术人员容易在用户需求分析阶段就讲述解决方案，而不是深入挖掘用户需求。这可能导致甲方在需求会议中无法得到真正想要的结果，从而影响研发环节的进度。为了解决这个问题，可以使用用户故事模型，通过知识库生成用户故事，然后围绕用户价值进行优化。在用户故事基础上添加验收标准，将其转换为测试用例和BDD规范，最后生成BDD脚本。这样可以更好地表达需求，提高项目成功率。

构建知识库与优化解决方案

讨论了如何从用户需求出发构建知识库，包括处理文档、图片、流程图和代码等方面的内容。首先，需要对过期的文档进行识别和处理，然后利用多模态模型处理图片和流程图。此外，代码也是一个难点，需要从代码中提取功能模块的说明文档作为知识库的一部分。同时，可以通过寻找相似的用户故事来丰富知识库的内容。最后，讨论了如何将知识库应用于咨询性工作，如用户故事的投资原则和估算等。

利用大模型优化用户故事生成流程

利用大模型可以固化过程，提高差异性。资深的BA能精准提问，覆盖面广，围绕用户需求展开。而年轻的BA可能欠缺这种能力，导致问题不合适或讨论方向偏离。在对接甲方业务人员时，由于资源有限，不能实时同步，因此需要借助大模型。通过大模型生成用户故事列表，让资深BA判断哪些故事符合原则，然后投票决定工作量估算。最后形成用户故事结构，进行可视化展示。

用户故事地图在项目中的应用与价值

这段内容讲述了用户故事地图的价值，通过地图的方式呈现项目的进展，让团队成员和管理者能够清晰地看到主线任务和支线任务的情况。同时，也提到了将项目度量数据可视化在地图上的优势，以及如何通过多维度的视角来审视项目过程。此外，还提到了客户希望将AI生成的测试用例以思维导图的形式呈现，以便更好地了解需求与测试用例之间的关系。

AI在性能优化和项目管理中的应用

这段内容主要讲述了性能分析工具在开发过程中的重要性，以及如何通过AI技术实现性能分析的全链路跟踪。同时，提到了用户故事地图看板在展示项目依赖关系方面的作用，以及如何通过不同颜色区分任务状态。最后，强调了AI技术在项目规划阶段识别依赖关系的优势，以及在交付型项目上的巨大价值。

用户故事地图与验收标准的制定与应用

本段主要讲述了如何根据用户故事地图编写验收标准，以及如何利用AI技术拓展测试用例设计。首先，通过汇总多方数据，围绕用户故事维度生成验收标准，采用given win then的格式。其次，利用AI技术辅助测试人员编写更细致的测试用例设计，提高测试质量和效率。此外，还提到了探索测试这本书，以及如何在旅游中体验不同阶层的生活节奏。最后，讨论了如何将BDBB和脚本结合，实现更理想的技术框架。

AI在软件工程中的应用与挑战

这段内容主要讲述了如何利用视觉模型和字节框架，通过自然语言驱动浏览器进行操作。同时，提到了将需求分析、测试用例等环节与产品落地相结合，通过小插件的形式进行优化。此外，还强调了在实施过程中要关注问题的解决，避免产生更多新问题。最后，提到了通过 AI 技术实现整个流程的自动化，以提高效率和稳定性。

AI模型在金融场景的应用与挑战

大模型虽然能提高编写代码的效率，但验证仍是一个问题。在金融场景中，模型无法保证100%准确，因此测试环节尤为重要。通过测试来保证交付结果的质量是后续关注的重点。此外，AI生成文档时，无法证明其准确性，因此需要在文档中加入AI生成的部分，并由AI进行标注。

AI与敏捷方法论的实践与应用

本次讨论主要围绕AI技术展开，认为AI技术已经相当成熟，但并非所有人都了解。讲者提到，学习敏捷和DevOps需要一定的时间和实践经验，而将AI应用于这些领域可以使其更加工具化。