知鸦日报2025-12-02

大模型技术正革新测试用例生成！传统手工编写效率低、覆盖不全，而LLM能快速解析需求，智能生成用例，覆盖正向、异常、边界等场景，确保一致性与可维护性。通过知识库构建、功能点转化、等价类划分等关键技术，实现从需求到用例的自动化流程。人机协同模式既提升效率，又保障质量，为软件测试带来全新突破。

AIOps智能诊断系统通过多智能体协作，模拟专家团队实现故障自动化根因分析。系统整合监控指标、日志和调用链数据，利用ReAct模式动态拆解问题，结合知识库与实时查询精准定位故障。优化后的工作流将人工数小时的排查压缩至分钟级，显著提升运维效率。目前根因定位成功率已达70%，未来将持续迭代模型与工程架构。

FMP（首次有意义绘制）是衡量页面关键内容加载时间的重要指标。它通过分析视口内重要DOM元素的渲染时间，结合资源加载情况，精准反映用户感知体验。核心算法包括传统权重计算和新指定元素法，后者直接针对业务关键区域，可控性更强。FMP能有效指导性能优化，提升页面秒开率，是前端监控体系的关键一环。

大模型通过深度思考展现复杂推理能力，其核心在于Transformer架构的自回归预测和足够大的参数规模。深度思考减少幻觉，提升模型推理准确性。CoT等技术通过外部引导释放模型潜力，RLHF则进一步对齐人类偏好。未来探索聚焦原子性思考、垂类结构和In-Context Learning新范式，推动AI向AGI迈进。

AI协作者时代来临！将重复性工作拆解为"感知-决策-执行"闭环，用工具助手、复杂workflow和智能体三种模式实现自动化。给AI装上"眼睛"读取数据、"双手"操作系统、"大脑"自主决策，轻松搞定工单排查、数据治理等套路化工作。核心秘诀：提示词要像代码般精准，结果需带推理过程可追溯。记住——AI不是替代人类，而是帮我们扔掉琐碎，专注创造！