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2023上海站

从自动到智能：LLM赋能软件测试和质量保障

分论坛：管理创新

专题：AIGC时代的软件研发新范式

微软中国高级研发经理，就职于微软移动体验产品部，负责搭建Phone Link 项目工程系统，保证产品质量。具有多年软件质量优化和保障经验；并负责带领团队，推动微软开源云测试平台Hydra Lab的构建和完善；在分布式测试系统、智能测试、对话式质量保证系统方面获得多项专利；所构建的Hydra Lab系统在全球多个研发中心部署，服务于微软内部多个核心产品线；2023年初开始，结合所带领团队的产品场景，推动Azure OpenAI智能能力的产品赋能；对软件测试、质量保障场景下的提示词优化、LLM落地有深入理解和研究；所著书籍《现代软件工程最佳实践》即将出版。

内容简介：

2023年是人工智能发展的有一个里程牌年份，ChatGPT横空出世，重新点亮了AI赛道曙光。在这个智能化加速的时代，软件应用的广泛普及和不断增长的软件复杂性对软件测试提出了更高的要求。过去几十年，我们目睹了软件测试的自动化发展。然而，随着人工智能（AI）和生成式人工智能（AIGC）的快速发展，软件测试被智能赋能成为了一个必然的方向，很多企业和开发团队已经走在探索的道路上。本演讲将展开对软件测试智能化的介绍并分享实践经验。

演讲提纲：

1. 测试环境的模拟生成。 2. 测试数据生成。 3. 智能探索型测试。 4. 测试用例生成和优化。 5. 测试结果分析解读。 6. 测试智能调度和重试：提升运行稳定性提升。 7. 基于测试结果的诊断建议。 8. 对话式测试体验的构建。

听众受益：

1. AI赋能下的测试全面性和深度：AI技术可以帮助测试环境的模拟生成，测试数据的生成，智能探索型测试，测试用例的生成和优化，以及测试结果的分析解读。 2. 提升测试的稳定性和效率：智能调度和重试技术可以提高测试运行的稳定性和可靠性，同时减少测试时间和资源消耗。 3. 提供测试结果的诊断建议：基于测试结果的分析，AI可以为测试人员提供有关潜在问题和改进措施的诊断建议，从而提升测试质量。 4. 对话式测试体验的构建：AI技术可以用于构建对话式测试体验，使测试人员能够与测试工具进行自然的交互和指导，提高测试效率和准确性。