AIGC（生成式AI）试用 46 -- AI与软件开发过程1

Rolei_zl2026-02-17 13:36

一切从如何验证AI开发提交的结果开始。

什么能保证软件质量？

是人？是软件的创造者（们）？是质量保障人员？是软件项目经理？。。。。。。

是过程？用制度、过程最佳实践约束行为？软件工程？

靠人还是靠过程？

AI的出现会彻底推翻 或 舍弃原有的软件开发过程？会重构软件工程？

不妨实际应用，验证之。。。。。。

有哪些问题？

  • 软件工程标准过程？

  • AI如何融入软件生命周期？

  • 实际需求？

++***- 在提问到 问题 5 时，AI的回复出现 "modules = ['用户管理', '订单系统', '支付模块', '商品管理', '促销活动']"，严重偏离了问题的核心内容。

  • 参考回复提示： 本回答由 AI 生成，内容仅供参考，请仔细甄别。
  • 哪里出现了问题？问题过长？要求过多？。。。。。。
    1. 示例代码出现过早，影响判断；
  1. 未能按软件工程的软件开发流程进行梳理；
  2. 在"门外汉" 与 "专家"之间，AI仍需要依赖"专家"的指导；
  3. 需要更细致的纠错，提问的步骤和粒度需要更小一些；
  4. A2A，更有针对性的多agent介入会会更有效、更准确的提供问题回复***++
  • 向DeepSeek提问

>> 问题 1：

请为我设计并开发一套软件测试管理系统。在输出结果前，请先向我提问以确认需求不明确的内容。

>> 回复 1：

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| 为了为您设计并开发一套合适的软件测试管理系统，我需要先确认一些关键需求，以确保方案能够贴合您的实际业务流程。 在输出具体方案（如技术架构、功能清单、数据库设计、界面原型建议）之前，请您抽空回答以下5个核心问题： 一、 核心业务流程与目标 1. 管理范围：这套系统主要管理哪种测试类型？ * A. 手工测试（测试用例、执行记录、Bug追踪） * B. 自动化测试（集成CI/CD、脚本管理、定时任务） * C. 两者都需要，且希望将手工用例与自动化脚本关联 * D. 其他：__________ 2. 核心痛点：您目前测试管理中最大的痛点是什么？（可多选） * A. 需求变更后，用例版本混乱，追溯困难 * B. Bug流转慢，开发与测试之间推诿，缺乏闭环统计 * C. 测试报告需要手动汇总，耗费大量时间 * D. 无法直观看到项目维度的测试进度和质量趋势 * E. 其他：__________ 二、 集成与部署环境 1. 系统集成：这套测试管理系统是否需要与现有工具链打通？ * A. 需要与 Jira、TAPD、PingCode 或 禅道 等项目管理/需求管理系统对接（同步需求和缺陷） * B. 需要与 GitLab、GitHub、Jenkins 等代码及CI/CD工具对接（触发自动化测试） * C. 需要与企业微信、钉钉或飞书对接（发送测试任务和Bug通知） * D. 独立运行，暂不需要集成 三、 度量与报表 1. 报表需求：您希望系统自动生成哪些核心报表？（可多选） * A. Bug趋势图（每日新增/关闭Bug趋势） * B. 测试进度跟踪（用例执行通过率、需求覆盖情况） * C. 遗留缺陷密度（按模块统计的Bug数量） * D. 个人/团队工作量统计（谁提交的Bug多，谁解决的快） * E. 仅需导出Excel即可 四、 部署方式与用户规模 1. 部署与技术偏好： * 部署方式：本地私有化部署（数据敏感） 还是 云托管/SaaS模式？ * 用户规模：大概有多少人同时使用？（例如：10人以下小团队，50人中型团队，100人以上多部门） * 技术栈偏好：有无指定技术栈（如后端Java/Go/Python，前端Vue/React）？ |

>> 问题 2：

  1. C

  2. ABCD，E: 软件测试管理未能融入软件开发全过程，软件测试未能融入软件开发的每个阶段，过程数据不能智能分析，软件测试工时不能准确记录并分析 3. AB

  3. ABCD

  4. 本地私有部署；500人团队使用；python+django+VUE

请按软件开发过程逐一输出，并确认结果的准确性，提出存在的问题

>> 回复 2：

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| 感谢您提供的详细需求！基于您的回答，我将按照软件开发全流程（需求分析→设计→开发→测试→部署→运维） 为您设计这套适合500人团队、Python + Django + Vue技术栈、本地私有部署的软件测试管理系统。 在输出具体方案前，我先确认几个关键点 并提示潜在问题，以确保后续方案可行： ⚠️ 首先需要确认的3个关键问题 1. 关于"融入软件开发全过程"的实现方式 您希望测试管理融入每个开发阶段，这意味着系统需要与需求、设计、编码阶段 深度集成。但您选择的Python + Django技术栈在集成CI/CD工具链（如Jenkins、GitLab）时，通常需要额外的插件或中间件支持。 确认问题：您目前的开发环境主要使用什么版本控制工具和CI/CD工具？ * A. GitLab + Jenkins * B. GitHub + GitHub Actions * C. SVN + 其他 * D. 暂未标准化 2. 关于"工时记录与分析"的实现粒度 您提到需要准确记录并分析软件测试工时。这涉及到两种模式，需要确认您的倾向： 确认问题：您希望的工时记录方式是？ * A. 精细模式：测试人员针对每个测试用例、每个Bug填写实际工时（精度高，但操作负担重） * B. 概览模式：按测试任务/测试版本维度记录工时，系统自动汇总（精度适中，操作简便） * C. 自动推算：根据用例执行时间、Bug处理时间自动估算工时（需要AI算法支持，精度有待验证） 3. 关于500人团队的并发与权限 500人团队意味着复杂的组织结构（可能分为多个项目组、多种角色）。Django默认的用户权限模型（Group/Permission）可以支撑，但需要合理设计。 确认问题：贵公司的组织结构是？ * A. 职能型：按功能模块划分团队（如支付组、订单组），每个组有自己的测试人员 * B. 项目型：按项目临时组建团队，人员跨项目流动 * C. 混合型：既有固定职能组，又有项目临时调配 *** ** * ** *** ✅ 待您确认上述3个问题后，我将按以下框架输出完整方案 待您回复后，我会立即输出包含以下内容的全套设计方案： 第一阶段：需求分析阶段 * 需求追踪矩阵：如何将产品需求与测试用例关联 * 需求评审集成：测试人员如何在需求阶段介入 第二阶段：设计阶段 * 测试计划与设计：如何在线评审测试方案 * 用例设计规范：数据库表结构设计（用例表、步骤表、预期结果表） 第三阶段：开发阶段 * 代码提测流程：开发人员提交测试后，系统如何自动通知测试人员 * 单元测试集成：如何对接GitLab/Jenkins获取单元测试覆盖率 第三阶段：测试执行阶段（核心） * 手工测试执行：执行界面设计、结果记录 * 自动化测试集成：如何触发自动化脚本、查看报告 * Bug全生命周期管理：状态流转图（提交→确认→分配→修复→验证→关闭） * 工时记录：按您选择的粒度设计记录界面 第四阶段：测试报告阶段 * 实时质量大盘：Dashboard设计（Bug趋势、通过率、遗留风险） * 智能分析：如何通过数据识别高风险模块、预测上线风险 第五阶段：部署与运维 * 私有化部署方案：服务器推荐配置（CPU/内存/存储）、Nginx+uWSGI配置示例 * 数据备份策略：每日全量+增量备份方案 * 性能优化：500人并发的数据库优化、缓存策略 🔍 基于当前信息的初步问题识别 即使在没有您进一步确认的情况下，我已识别出当前方案中存在的3个潜在问题，供您提前思考： 问题1：Python + Django在高并发下的性能瓶颈 * 表现：500人同时操作时，Django默认的同步处理模型可能导致请求排队 * 建议解决方案： * 引入Celery处理耗时任务（如导出报表、触发自动化测试） * 使用Redis缓存高频读取数据（如用户权限、配置信息） * 关键写操作（如提交Bug）采用异步队列 问题2：自动化测试集成的技术选型 * 问题：您选择了Python后端，但自动化测试可能涉及Java（如JUnit）、JavaScript（如Cypress）等多种语言 * 建议方案： * 后端只负责触发和结果回写，不直接执行测试脚本 * 通过Webhook对接Jenkins等调度工具，由Jenkins负责执行各种语言的测试 * Django负责展示测试报告链接和摘要数据 问题3：工时记录的准确性挑战 * 问题：手工填写工时容易失真（忘记填、填错了） * 建议补充功能： * 增加计时器功能：执行用例时点击"开始计时"，完成后自动填入 * 异常提醒：如果某用例执行时间远超平均时间，提示填写备注（可能发现了隐藏问题） 请回复以上3个确认问题，我将立即为您输出完整的、可落地的设计方案，并针对每个阶段提示可能的实施风险！ |

请您对以上问题进行选择或补充说明。收到您的回复后，我将立即为您输出包括：

  1. 核心功能模块图

  2. 数据库表核心字段设计

  3. 关键业务流程（用例评审、Bug流转）

  4. 技术选型建议

  5. 初期MVP（最小可行性产品）开发迭代计划

>> 问题 3：

  1. GitHub + SVN + Jenkins

  2. B, C

  3. C

按建议补充系统设计和开发过程 请按软件开发过程逐一输出，确认结果的准确性，提出存在的问题

>> 回复 3：

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| 感谢您的确认！基于您提供的完整信息（GitHub + SVN + Jenkins 混合版本管理、概览模式+自动推算 工时、混合型 组织结构），我将按照软件开发全流程为您设计这套支持500人团队的软件测试管理系统。 🏗️ 软件测试管理系统 - 全流程设计方案 #### 一、需求分析阶段 1.1 需求追踪矩阵设计 python # models.py - 需求与用例关联模型 class Requirement(models.Model): req_id = models.CharField(max_length=50, unique=True) # PRD-2026-001 title = models.CharField(max_length=200) source = models.CharField(max_length=20, choices=[('GITHUB', 'GitHub Issue'), ('SVN', 'SVN文档'), ('MANUAL', '手动录入')]) source_url = models.URLField(blank=True) # GitHub Issue链接或SVN路径 version = models.CharField(max_length=20) # 所属版本 created_by = models.ForeignKey(User, on_delete=models.SET_NULL, null=True) class RequirementTestCaseLink(models.Model): requirement = models.ForeignKey(Requirement, on_delete=models.CASCADE) test_case = models.ForeignKey(TestCase, on_delete=models.CASCADE) coverage_type = models.CharField(max_length=20, choices=[('FULL', '完全覆盖'), ('PARTIAL', '部分覆盖')]) created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True) 1.2 需求评审集成 功能设计： * 测试人员在需求评审阶段可在系统内添加测试建议 * 每条建议可@对应产品经理和开发人员 * 系统自动生成需求可测试性检查清单 javascript // 前端 - 需求评审组件 <template> <div class="requirement-review"> <h3>{{ requirement.title }}</h3> <div class="testability-check"> <el-checkbox-group v-model="checkItems"> <el-checkbox label="需求描述清晰无歧义"></el-checkbox> <el-checkbox label="有明确的验收标准"></el-checkbox> <el-checkbox label="涉及的数据准备可获取"></el-checkbox> <el-checkbox label="异常场景已考虑"></el-checkbox> </el-checkbox-group> </div> <div class="comments"> <el-input type="textarea" v-model="comment" placeholder="输入测试建议..."></el-input> <el-button @click="submitSuggestion">@产品经理</el-button> </div> </div> </template> 1.3 ❗存在问题与解决方案 | 问题 | 风险 | 解决方案 | |-----------------------------|--------|-----------------------------------------------| | GitHub + SVN混合管理可能导致需求来源不统一 | 需求跟踪断裂 | 设计统一需求网关：所有外部需求都通过API同步到系统内，建立统一ID映射表 | | 需求变更通知不及时 | 测试用例滞后 | 配置Webhook监听：GitHub Issue状态变更、SVN提交时自动触发通知 | *** ** * ** *** #### 二、设计阶段 2.1 测试计划与方案评审 python # models.py - 测试计划模型 class TestPlan(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) version = models.CharField(max_length=20) # 关联版本 status = models.CharField(max_length=20, choices=[ ('DRAFT', '草稿'), ('REVIEWING', '评审中'), ('APPROVED', '已通过'), ('REJECTED', '已驳回') ]) start_date = models.DateField() end_date = models.DateField() test_scope = models.TextField() # 测试范围 risk_assessment = models.JSONField() # 风险评估JSON class TestPlanReview(models.Model): plan = models.ForeignKey(TestPlan, on_delete=models.CASCADE) reviewer = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE) review_comment = models.TextField() review_result = models.CharField(max_length=10, choices=[('PASS', '通过'), ('REJECT', '驳回')]) review_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True) 2.2 数据库核心表设计 #### sql -- 用例表 CREATE TABLE test_case ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, case_no VARCHAR(50) UNIQUE, -- TC-2026-00001 module_id INT, -- 所属模块 case_type ENUM('功能','性能','安全','兼容性'), level ENUM('P0','P1','P2','P3'), -- 优先级 title VARCHAR(200), preconditions TEXT, -- 前置条件 steps JSON, -- 步骤数组 [{"step":1, "action":"点击登录"}, ...] expected_results JSON, auto_script_path VARCHAR(500), -- 关联自动化脚本SVN/GitHub路径 created_by INT, created_at DATETIME, version VARCHAR(20) -- 用例版本 ); -- 测试执行记录表 CREATE TABLE test_execution ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, plan_id INT, -- 所属测试计划 case_id INT, executor INT, start_time DATETIME, end_time DATETIME, duration_seconds INT, -- 实际耗时 result ENUM('PASS','FAIL','BLOCKED','SKIP'), actual_result TEXT, env_info JSON, -- 执行环境信息 auto_executed BOOLEAN DEFAULT FALSE -- 是否自动执行 ); 2.3 ❗存在问题与解决方案 | 问题 | 风险 | 解决方案 | |--------------------|---------|-----------------------------------------------| | JSON格式存储步骤可能导致查询复杂 | 统计分析困难 | 同时建立步骤扁平化表用于统计，JSON用于展示 | | 混合组织结构权限复杂 | 用例可见性混乱 | 设计三层权限模型：系统级(管理员) > 项目级(项目经理) > 组级(职能组) | *** ** * ** *** 三、开发阶段 3.1 代码提测流程 python # views.py - 提测API @api_view(['POST']) def submit_for_testing(request): """ 开发人员提测接口 参数: { "feature_branch": "feature/payment-optimize", "commit_id": "8a2b3c...", "test_scope": ["支付模块", "订单模块"], "env_requirements": {"db_version": "5.7", "redis": true} } """ # 1. 记录提测信息 submission = TestSubmission.objects.create( developer=request.user, branch=request.data['feature_branch'], commit_id=request.data['commit_id'], status='PENDING' ) # 2. 自动关联变更的需求和用例 related_requirements = find_related_requirements(request.data['commit_id']) submission.requirements.set(related_requirements) # 3. 触发Jenkins构建（如果有自动化冒烟测试） if settings.AUTO_SMOKE_TEST: trigger_jenkins_job(submission.id, request.data['feature_branch']) # 4. 通知测试人员 notify_testers(submission) return Response({"submission_id": submission.id}) 3.2 单元测试集成 python # jenkins_integration.py - Jenkins回调处理 def handle_jenkins_callback(request): """ Jenkins构建完成后回调此接口 """ job_name = request.data['job_name'] build_number = request.data['build_number'] test_results = request.data['test_results'] # 单元测试结果 # 关联到对应的提测记录 submission = TestSubmission.objects.get(jenkins_job=job_name) # 解析单元测试结果 coverage = test_results.get('coverage', 0) failed_tests = test_results.get('failed', []) # 更新提测记录 submission.unit_test_coverage = coverage submission.unit_test_passed = len(failed_tests) == 0 submission.save() # 如果有失败的单元测试，自动创建Bug for failed in failed_tests: Bug.objects.create( title=f"[单元测试失败] {failed['test_name']}", source='UNIT_TEST', related_submission=submission ) 3.3 ❗存在问题与解决方案 | 问题 | 风险 | 解决方案 | |------------------------|-----------------|-------------------------------| | GitHub + SVN混合导致代码关联复杂 | 无法准确追踪代码变更对应的测试 | 建立统一代码索引表，记录每次提测涉及的代码文件路径 | | Jenkins回调可能失败 | 测试结果丢失 | 实现重试机制+手动同步功能，测试人员可手动触发同步 | *** ** * ** *** 四、测试执行阶段 4.1 测试执行界面 vue <!-- TestExecution.vue - 测试执行组件 --> <template> <div class="test-execution"> <div class="case-info"> <h3>{{ currentCase.title }}</h3> <el-tag :type="priorityType">{{ currentCase.level }}</el-tag> <p>前置条件: {{ currentCase.preconditions }}</p> </div> <div class="steps"> <div v-for="(step, index) in currentCase.steps" :key="index" class="step-item"> <div class="step-num">{{ step.step }}</div> <div class="step-action">{{ step.action }}</div> <div class="step-expected">{{ step.expected }}</div> <div class="step-result"> <el-radio-group v-model="stepResults[index]"> <el-radio label="PASS">通过</el-radio> <el-radio label="FAIL">失败</el-radio> <el-radio label="BLOCKED">阻塞</el-radio> </el-radio-group> <el-input v-if="stepResults[index] !== 'PASS'" v-model="stepRemarks[index]" placeholder="失败原因"></el-input> </div> </div> </div> <div class="timer-bar"> <span>已用时: {{ formattedElapsed }}</span> <el-button @click="startTimer" v-if="!timerRunning">开始计时</el-button> <el-button @click="pauseTimer" v-else>暂停</el-button> </div> <div class="actions"> <el-button type="primary" @click="submitResult">提交结果</el-button> <el-button @click="createBug" v-if="hasFailure">创建Bug</el-button> </div> </div> </template> <script> export default { data() { return { currentCase: {}, stepResults: [], stepRemarks: [], timerRunning: false, elapsedSeconds: 0, timerInterval: null } }, methods: { startTimer() { this.timerRunning = true; this.timerInterval = setInterval(() => { this.elapsedSeconds++; }, 1000); }, submitResult() { // 自动计算工时（概览模式：按任务汇总） const executionData = { case_id: this.currentCase.id, result: this.overallResult, step_results: this.stepResults, duration: this.elapsedSeconds, executed_at: new Date() }; // 如果是P0/P1级别且执行时间异常（超过平均值的2倍），自动提醒 if (this.currentCase.level === 'P0' && this.elapsedSeconds > this.caseAvgTime * 2) { this.message.warning('执行时间明显长于平均，可能发现隐藏问题'); } axios.post('/api/executions/', executionData); } } } \ 4.2 Bug全生命周期管理 python # models.py - Bug状态机 class Bug(models.Model): STATUS_FLOW = { 'NEW': \['CONFIRMED', 'REJECTED'\], 'CONFIRMED': \['ASSIGNED', 'REJECTED'\], 'ASSIGNED': \['FIXED', 'REOPENED'\], 'FIXED': \['VERIFIED', 'REOPENED'\], 'VERIFIED': \['CLOSED'\], 'REOPENED': \['ASSIGNED', 'REJECTED'\], 'REJECTED': \['NEW', 'CLOSED'\], 'CLOSED': \['REOPENED'\] } def change_status(self, new_status, user, comment=''): if new_status not in self.STATUS_FLOW.get(self.status, \[\]): raise InvalidStatusTransition(f'不能从{self.status}变为{new_status}') # 记录状态变更历史 BugHistory.objects.create( bug=self, from_status=self.status, to_status=new_status, operator=user, comment=comment ) self.status = new_status self.save() # 如果是FIXED状态，自动提醒测试人员验证 if new_status == 'FIXED': notify_verification(self) 4.3 工时自动推算算法 python # analytics/hour_calculator.py class WorkloadCalculator: @staticmethod def calculate_auto_hours(execution_records): """ 根据执行记录自动推算工时 算法: 基础时间 + 异常系数 """ total_seconds = 0 for record in execution_records: base_time = record.duration_seconds or 300 # 默认5分钟 # 如果是失败的用例，增加分析时间 if record.result == 'FAIL': # 查找后续Bug创建时间 related_bugs = Bug.objects.filter(related_execution=record) analysis_time = sum(\[ (bug.created_at - record.end_time).total_seconds() for bug in related_bugs if bug.created_at \> record.end_time \]) base_time += max(analysis_time, 600) # 至少增加10分钟 total_seconds += base_time return total_seconds / 3600 # 转换为小时 4.4 ❗存在问题与解决方案 | 问题 | 风险 | 解决方案 | |-------------|--------|----------------------------------| | 自动推算工时可能不准确 | 绩效考核争议 | 采用**人工确认+自动推算**结合模式，每月允许测试主管调整一次 | | 500人同时执行高并发 | 数据库压力大 | 引入**Redis缓存**热点数据，执行结果先写入消息队列再落库 | *** ** * ** *** 五、测试报告阶段 5.1 实时质量大盘 vue \

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