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01產(chǎn)品概述
02產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
03應(yīng)用場(chǎng)景
01 產(chǎn)品概述
Jetto AI測(cè)試智能助手平臺(tái)集成測(cè)試大綱生成智能體、測(cè)試案例生成智能體、手機(jī)銀行測(cè)試執(zhí)行智能體、代碼檢查智能體、代碼變更分析智能體、AIQA質(zhì)檢智能體、測(cè)試數(shù)據(jù)查詢智能體、接口案例生成及腳本執(zhí)行智能體、數(shù)據(jù)測(cè)試智能體等于一體。通過多智能體的高效協(xié)同，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了從測(cè)試設(shè)計(jì)、執(zhí)行到質(zhì)量評(píng)估的全流程智能化閉環(huán)，助力客戶加速質(zhì)量交付。
02 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
01測(cè)試需求大綱與案例生成智能體
基于測(cè)試需求、規(guī)范及系統(tǒng)架構(gòu)等專業(yè)知識(shí)，利用大模型對(duì)需求進(jìn)行解讀與分析，自動(dòng)生成腦圖形式的測(cè)試點(diǎn)與案例，已在十余家銀行落地
02自動(dòng)化測(cè)試執(zhí)行智能體
面向個(gè)人/企業(yè)銀行APP，支持自然語言測(cè)試案例驅(qū)動(dòng)AI執(zhí)行，適用于回歸測(cè)試與新需求測(cè)試，自動(dòng)生成測(cè)試報(bào)告。在銀行業(yè)APP中達(dá)到90%開箱即用能力，已落地國(guó)有大行
03接口案例生成及腳本執(zhí)行智能體
融合LLM語義理解與HttpRunner執(zhí)行引擎，單接口用例設(shè)計(jì)耗時(shí)從15分鐘壓縮至30秒，場(chǎng)景級(jí)腳本編寫從2小時(shí)降至5分鐘，首次執(zhí)行通過率超90%，結(jié)合三輪自修復(fù)機(jī)制腳本可用率達(dá)95%
04代碼檢查智能體
基于AST解析與知識(shí)圖譜的靜態(tài)分析引擎，分鐘級(jí)完成百萬行代碼變更同步，專為大型代碼庫(kù)的質(zhì)量管控與架構(gòu)治理設(shè)計(jì)
05代碼變更分析智能體
基于LLM與代碼知識(shí)圖譜，將傳統(tǒng)人工CR影響分析從平均2小時(shí)壓縮至5分鐘內(nèi)完成，解決審查盲區(qū)問題
06AIQA質(zhì)檢智能體
自動(dòng)解析測(cè)試報(bào)告、缺陷單、業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)測(cè)試結(jié)果的全量精準(zhǔn)質(zhì)檢。應(yīng)用效果：缺陷漏檢率降低80%，用例校驗(yàn)準(zhǔn)確率超95%，質(zhì)檢效率較人工提升15倍以上，人力成本降低70%
07測(cè)試數(shù)據(jù)查詢智能體
基于RAG架構(gòu)，融合造數(shù)意圖識(shí)別算法、SQL推理提示詞與SQL模板知識(shí)庫(kù)，將自然語言造數(shù)描述自動(dòng)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行SQL，單次造數(shù)耗時(shí)不超過2分鐘
08數(shù)據(jù)測(cè)試智能體
面向測(cè)試數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)，打通智能取數(shù)與造數(shù)知識(shí)支撐，降低數(shù)據(jù)平臺(tái)操作門檻，已在浙農(nóng)商、河南農(nóng)商等客戶落地。
03 應(yīng)用場(chǎng)景
某股份制銀行AI移動(dòng)端自動(dòng)化功能測(cè)試建設(shè)項(xiàng)目
項(xiàng)目引入無碼AI自動(dòng)化測(cè)試能力，全面適配存量案例，支持多素材報(bào)告自動(dòng)生成，單步執(zhí)行≤6秒，通過率超90%。通過AI助手實(shí)現(xiàn)“1拖4”并行執(zhí)行，錯(cuò)誤自動(dòng)高亮并推送修復(fù)建議；自然語言對(duì)話驅(qū)動(dòng)移動(dòng)端測(cè)試，并支持平臺(tái)批量定時(shí)執(zhí)行。顯著提升回歸與新需求測(cè)試效率，保障APP質(zhì)量快速交付。
某股份制銀行用戶UI自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)移動(dòng)端APP智能測(cè)試產(chǎn)品采購(gòu)項(xiàng)目
項(xiàng)目構(gòu)建綜合性智能測(cè)試平臺(tái)，覆蓋APP、柜面、WEB端系統(tǒng)，以AI智能執(zhí)行為核心，簡(jiǎn)化傳統(tǒng)測(cè)試流程，提升測(cè)試質(zhì)量。平臺(tái)實(shí)現(xiàn)跨端自動(dòng)化協(xié)同，有效縮短軟件上市周期，為銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供高可靠、高效率的智能化質(zhì)量保障能力。
某證券基于RAG的大語言模型軟件質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)研究課題
項(xiàng)目以構(gòu)建大語言模型驅(qū)動(dòng)的智能體集群為核心，推動(dòng)軟件質(zhì)控流程全面智能化升級(jí)。基于RAG架構(gòu)，融合知識(shí)檢索與模型推理，形成可行業(yè)推廣的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)框架。通過課題研究與實(shí)踐總結(jié)，輸出高質(zhì)量技術(shù)成果，為金融行業(yè)軟件質(zhì)控建立創(chuàng)新、可復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)體系。