A2--王晓纯--大前端智能覆盖率用例推荐及风险评估.pdf

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1、大前端测试覆盖率的 AI 实践从黑盒焦虑到白盒化测试指导主站质量大前端&质效工具负责人AICon 2026 大前端专场0102030405大前端测试困局与破局方向AICov智能用例系统Agent 演进之路大型活动落地实践基于SDD演进&未来展望大前端测试困局与破局方向PART 01传统工程时代协作模式及问题用例质量的三大信息源困局及破局方案基于代码及运行情况Loop智能推荐用例覆盖率 AI 平台能力设计PART 02基于覆盖率、代码的测试能力概览总览信息用例列表用例详请从代码-用例关联关系出发，平台解决什么问题能做到什么程度？平台四大能力效果Agent 演进之路PART 03Agent 进化论

2、：三次架构跃迁，从幻觉乱出到稳定提效Agent 进化论：三次架构跃迁，从幻觉乱出到稳定提效Agent 进化论：三次架构跃迁，从幻觉乱出到稳定提效让AI 真正读懂代码并生成可执行 Case多Agent角色定位及产出内容分离多Agent能力全览私域知识注入：给 AI 装上业务大脑代码即信号：AI 主动识别你看不见的风险维度大型活动落地实践PART 04大型活动的挑战与智能化应对策略整体方案框架：多信息源消费+系统化多轮 Review春节活动全链路落地未来展望PART 05智能时代下的测试左移、用例质量再升级业务知识 私域知识库持续沉淀与更新 历史 Case/Bug 作为上下文输入 各活动/业务线独立 prompt 配置 持续复用 知识积累 越用越准质量知识 Case 有效性度量标准持续迭代 不采纳原因归类 优化 prompt 反馈 多维评审视角：性能 稳定性 安全 兼容 Bug 回验与 Case 关联，验证拦截能力模型能力 模型可插拔，跟进最新 LLM 能力 多模态接入（Figma 视觉理解）推理能力提升 CoT 路径更稳定 Spec 文档理解深度持续突破总结：AI 时代的测试新范式感谢聆听更多会议详情关注公众号