GOPS

全球2025-XOps

風(fēng)向標(biāo)暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會中國

·上海2025年10月17日-18日BizDevOps

承辦單位：

華估科技品A品PC開放運(yùn)維聯(lián)盟OOPSAOpenOPSAliancu第27屆上

海

站指導(dǎo)單位：高效運(yùn)維社區(qū)

GatoPSCammuntyGOPS

2025Shanghai郵儲銀行實戰(zhàn)：Al

如何重塑測試核心環(huán)節(jié)

姓名：董旻

◎時間：2025/10/18ANNIVERSARY2015-2025測試領(lǐng)域智能化變革契機(jī)

01測試核心環(huán)節(jié)重塑路徑

02目錄

郵儲銀行落地實踐

03未來展望

04GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站GOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY2015-2025GOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025測試領(lǐng)域智能化變革契機(jī)01GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站ANNIVERSARY2015-2025GOPS

2025ShanghaiGOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025回

需求文檔功能點1功能點2功能點3用例評審測試總結(jié)測試投入重點環(huán)節(jié)回歸設(shè)計01.

需求分析依賴人工經(jīng)驗傳統(tǒng)需求分析高度依賴人工經(jīng)驗拆解需求文檔，

易因需求頻繁變更導(dǎo)致理解偏差，出現(xiàn)測試需求

不完整或不準(zhǔn)確等問題。03.

用例評審質(zhì)量參差不齊傳統(tǒng)用例評審受時間限制和評審者經(jīng)驗影響，質(zhì)

量波動大，多發(fā)的格式規(guī)范問題掩蓋對核心問題

的注意力，同類問題重復(fù)評審削弱評審價值。02.用例設(shè)計覆蓋度和效率失衡測試設(shè)計存在平衡難題：覆蓋廣度與執(zhí)行效率難

以兼得，邊界與異常場景成為隱性漏洞，加之維

護(hù)成本高，嚴(yán)重制約測試效能。04.

回歸用例挑選認(rèn)知局限回歸測試用例設(shè)計依賴人工經(jīng)驗認(rèn)知，從日積月累的龐大用例庫里挑選回歸用例去覆蓋主流程，

測試維護(hù)成本高且回歸有效性難保證。GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站傳統(tǒng)軟件測試需求評審

測試分析Shanghai

2015-2025用例設(shè)計回歸執(zhí)行用例執(zhí)行需求理解能力大模型通過深度語義解析與上下

文關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)對測試需求文檔的

精準(zhǔn)拆解，自動識別業(yè)務(wù)規(guī)則與

潛在風(fēng)險點，顯著提升需求分析

的完整性與準(zhǔn)確性。持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)化能力借助持續(xù)迭代進(jìn)化能力，通過實時反饋動態(tài)優(yōu)化測試策略，實現(xiàn)對動態(tài)變化的自適應(yīng)響應(yīng)，突破傳統(tǒng)靜態(tài)流程的局限。知識關(guān)聯(lián)推理能力依托知識關(guān)聯(lián)構(gòu)建與推理機(jī)制，基于復(fù)雜業(yè)務(wù)規(guī)則生成關(guān)聯(lián)化、

全覆蓋的測試場景，突破人工局限，大幅提升用例覆蓋度。大模型技術(shù)破局能力GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站GOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025功能測試場景智能化轉(zhuǎn)型大模型通過語義理解和邏輯推理能力，實現(xiàn)

功能測試場景的智能化轉(zhuǎn)型，覆蓋需求分析、

用例生成、智能評審、回歸推薦等核心流程，

提升測試覆蓋率和效率。實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動智能決策基于大模型輸出的測試規(guī)則和用例庫，結(jié)合

通用經(jīng)驗、業(yè)務(wù)規(guī)則等關(guān)聯(lián)分析，動態(tài)優(yōu)化

測試策略，實現(xiàn)從經(jīng)驗驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動的智

能決策升級。構(gòu)建閉環(huán)測試數(shù)字化體系基于測試資產(chǎn)沉淀，構(gòu)建從需求分析到用例

設(shè)計各環(huán)節(jié)的資產(chǎn)復(fù)用閉環(huán)體系，實現(xiàn)全鏈

路資產(chǎn)沉淀并分析復(fù)用。功能測試領(lǐng)域核心環(huán)節(jié)變革之路GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站GOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025測試核心環(huán)節(jié)重塑路徑02GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站ANNIVERSARY2015-2025GOPS

2025ShanghaiGOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025上用例評審智能檢查用例覆蓋度、正確性、

規(guī)范性口測試分析分析隱含業(yè)務(wù)規(guī)則，為生成高質(zhì)量用例奠定基礎(chǔ)GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站用例設(shè)計智能提取測試要點，“一步式”或“人機(jī)協(xié)同”模式生成用例回歸測試智能推薦回歸用例組合，提升無

關(guān)性驗證性價比以用例為主線的測試核心流程智能化GOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025用例設(shè)計智能設(shè)計智能體測試要點智能生成測試用例經(jīng)驗集用例檢查智能檢查修改完善修改建議智能體

資產(chǎn)沉淀測試資產(chǎn)用例執(zhí)行智能體缺陷規(guī)范清單

智能體最優(yōu)匹配推薦回歸用例回歸測試需求

測試分析智能分析

智能體

完善補(bǔ)充業(yè)務(wù)規(guī)則規(guī)則集測試總結(jié)GOPSAl重塑測試核心環(huán)節(jié)全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站Shanghai

2015-2025需求與業(yè)務(wù)規(guī)則類資產(chǎn)領(lǐng)域知識

專家經(jīng)驗

風(fēng)險場景用例與缺陷類資產(chǎn)測試要點

測試用例

測試缺陷測試資產(chǎn)統(tǒng)一接入接出網(wǎng)關(guān)

統(tǒng)一數(shù)據(jù)看板

公共組件服務(wù)智能引擎Al應(yīng)用框架模型資源開源大模型

商業(yè)大模型GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站整體建設(shè)思路星辰平臺測試分析用例評審用例設(shè)計回歸推薦Shanghai

2015-2025補(bǔ)充規(guī)則檢查用例推薦用例生成用例匹配資產(chǎn)領(lǐng)域知識沉淀從歷史測試資產(chǎn)中結(jié)構(gòu)化提取的核心業(yè)務(wù)邏輯與

業(yè)務(wù)規(guī)則。隱性經(jīng)驗顯性化需求描述里通常忽略，但存在于測試過程中的專

家實踐經(jīng)驗。風(fēng)險場景覆蓋針對系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)與異常路徑的系統(tǒng)性測試要點。價值智能測試分析針對當(dāng)前需求，為測試人員分析和補(bǔ)充隱含規(guī)則，為后續(xù)測試設(shè)計和生成高質(zhì)量用例奠定基礎(chǔ)。GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站實現(xiàn)從人工測試分析到智能驅(qū)動的轉(zhuǎn)變：通過解析需求、檢索知識庫，自動識別領(lǐng)域業(yè)務(wù)規(guī)則、隱性經(jīng)驗與風(fēng)險場景，推薦給用戶對需求文檔進(jìn)行補(bǔ)充完善。測試分析-對測試需求的智能化識別和完善

Shanghai

2015-2025人工理解與分析理解需求

分析業(yè)務(wù)規(guī)則

確定業(yè)務(wù)規(guī)則需求規(guī)格說明書業(yè)務(wù)規(guī)則業(yè)務(wù)規(guī)則測試人員審視推理過程1

審視業(yè)務(wù)規(guī)則1

完善業(yè)務(wù)規(guī)則智能模式三需求規(guī)格說

明

書大模型深度推理

功能點分析指慈禁…

…………大模型識別

業(yè)務(wù)規(guī)則人

工模式大模型需求分析用例設(shè)計-智能設(shè)計生成測試要點及用例

Shanghai

2015-2025自動識別測試點，為用戶提供“一步式”、“人機(jī)協(xié)同”兩種用例生成模式，使用戶可以精確引導(dǎo)和調(diào)控大模型的測試分析與設(shè)計過程，提升用例生成質(zhì)量和用戶使用體驗。價值1.AI

自動生成用例，消除重復(fù)勞動，推動測試人員轉(zhuǎn)向高價值場景

設(shè)計與風(fēng)險預(yù)判。2.識別測試盲區(qū)，幫助測試人員優(yōu)化用例設(shè)計，提升測試覆蓋率與

質(zhì)量保障。特性1.精細(xì)拆解需求，自動識別業(yè)務(wù)規(guī)則、流程節(jié)點。2.構(gòu)建智能功能測試工作臺，革新傳統(tǒng)工作模式，賦能

AI與測試人員高效協(xié)同。GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站人工模式需求規(guī)格說明書智能模式需求規(guī)格說明書人工分新與設(shè)計分析需求

提煉測試需求

編寫測試要點

編寫測試用例模型生成的測試用例測試人員采納用例審查完善測試用例大模型生成測試用例人與AI協(xié)同完成的測試要點測試人員理解分析完善要點測試用例測試用例大模型測試分析生成測試分析產(chǎn)物測試需求分析思維導(dǎo)圍測試要點特性1.

需求功能點對應(yīng)用例遺漏、重復(fù)、不匹配。2.異常場景檢查。3.用例規(guī)范性：字段規(guī)范、測試步驟與預(yù)期結(jié)果對應(yīng)等。4.

基于模型修改意見一鍵更新用例。價值智能用例評審?fù)ㄟ^集成人工與智能檢查，可批量評估用例的覆蓋度、

正確性與規(guī)范性，有效提升評審效率。同時，它將評審人員從常規(guī)

問題中解放，使其更專注于復(fù)雜場景，從而提升評審深度與質(zhì)量。熟悉測試規(guī)范測試用例行內(nèi)測試規(guī)范業(yè)務(wù)CheckList

測試經(jīng)驗GOPS全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站用例評審一人機(jī)協(xié)同完成用例檢查

Shanghai

2015-2025評審報告測試人員審核評審意見修正補(bǔ)充測試用例智能測試服務(wù)支持批量用例并提出修改建議，由測試人員復(fù)核并一鍵完成修改，兼顧檢查的廣度與深度。人工評審用例理解需求

逐條評審用例需求規(guī)格說明書智能模式大模型評審意見問題定位問題描述修正建議分析需求理解測試用例人工模式大模型回歸用例智能推薦與傳統(tǒng)模式相比，基于上線范圍內(nèi)的需求，自動匹配用例集，快速完成智能分析匹配，實現(xiàn)回歸用例精準(zhǔn)篩選，提升回歸測試效率。智能模式大模型分析用例集需求價值從海量用例里精準(zhǔn)推薦回歸需求的主流程用例和相關(guān)性用例，節(jié)省回

歸

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。特性1.基于需求的核心業(yè)務(wù)路徑和關(guān)鍵功能點測試覆蓋推薦；2.基于質(zhì)量風(fēng)險、運(yùn)行數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推薦。測試人員人工確認(rèn)回歸用例回歸測試用例集回歸推薦一智能推薦回歸測試用例測試人員大模型總結(jié)歸納人工確認(rèn)關(guān)鍵信息大模型

推薦回歸

測試用例GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

上海站分析需求需求回歸測試用例集辨別挑選回歸測試用例人工模式人工挑選回歸測試用例歷史用例1

歷史缺陷1

執(zhí)行記錄查閱需規(guī)和用例識別需求

改動點GOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025價值從各系統(tǒng)的需求、用例等測試資產(chǎn)里提取業(yè)務(wù)規(guī)則，結(jié)合核心建設(shè)過程中積累的專家經(jīng)驗和異常場景，為各智能測試場景提供背景知識。各場景的產(chǎn)出物經(jīng)用戶采納后又繼續(xù)沉淀，形成資產(chǎn)庫與智能場景間的數(shù)據(jù)循環(huán)。GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站測試資產(chǎn)

沉淀測試資產(chǎn)，實現(xiàn)正向循環(huán)從各系統(tǒng)積累的需求、用例等測試資產(chǎn)里提取業(yè)務(wù)規(guī)則，形成測試資產(chǎn)沉淀，結(jié)合智能更新，實現(xiàn)資產(chǎn)保鮮。測試分析

測試設(shè)計

用例檢查

用例執(zhí)行

回歸用例推薦業(yè)務(wù)操作手冊/測試缺陷…測試

資產(chǎn)步驟/缺陷入庫需求入庫用例入庫GOPS2025

Shanghai要點入庫業(yè)務(wù)規(guī)則ANNIVERSARY

2015-2025測試用例測試要點-郵儲銀行落地實踐03GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站ANNIVERSARY2015-2025GOPS

2025ShanghaiGOPS2025

ShanghaiANNIVERSARY

2015-2025歷史通產(chǎn)規(guī)則01.郵寄管理功瓣優(yōu)化-文件入庫定時任務(wù)處理：接收退卡重蛇文件后，執(zhí)行文件入庫定時任務(wù)，確保文件信血靈入數(shù)匠庫成功。2.郵寄管理功架優(yōu)化·文件接收成功：接收詛卡重照文件到指走目錄，確保潼收旅功.3.郵斷管理功能優(yōu)化·文件內(nèi)容中二次郵高日期檢查：接收追卡重郵文件后，驗查文件內(nèi)容中二次郵寄日期是否正確，槽式為YYYYMMDD.4.部寄管理功想優(yōu)化-文件內(nèi)容中二次郵而單號檢重：接收退卡重郝文件后，抽查文件內(nèi)容中二次郵寄單號是否正確。5.郵寄管理功能優(yōu)化-文件照

惠：接收處理退信重郵文件后，執(zhí)行處理退信重郵文件定時任

務(wù)，通過接口中的廠商編碼匹配數(shù)據(jù)典管逆中的步數(shù)。確保文件解空成功。6.郵寄管理功夠優(yōu)化+異常數(shù)據(jù)做信內(nèi)春檢查：接收處理退信重郵文件后，執(zhí)行處理退信重郵文件定時特點1.多維度分析、挖掘遺漏規(guī)則2.

通用規(guī)則跨項目復(fù)用3.

異常場景智能匹配問題模型分析出的規(guī)則不準(zhǔn)確措施1.業(yè)務(wù)規(guī)則內(nèi)容過多，通過切片細(xì)化知識存儲

粒度提高歷史規(guī)則檢索準(zhǔn)確度2.

業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行標(biāo)簽化處理，提高模型分類的準(zhǔn)確性通用租關(guān)規(guī)則【報表查詢】多查詢項組合查詢結(jié)果準(zhǔn)確。多表查面統(tǒng)計和單表統(tǒng)計功能正確實規(guī)分類查詢、精魂查詢、無條件查詢、組臺查聞能夠列出滿足所有滿足條件的記光.不存在必填項時，系統(tǒng)按照默認(rèn)條件進(jìn)行查詢。統(tǒng)計查詢【當(dāng)日，聘日、跑月，跨季、跨年度】不同時間段時，統(tǒng)計結(jié)果均準(zhǔn)確.查詢數(shù)病量過大時，允許用戶縛止查詢操作，查詢統(tǒng)計按扭是否允許雙擊或多次點擊，需做出怕當(dāng)?shù)膰姂?yīng)【報表下載】導(dǎo)出支特用戶迭擇路徑進(jìn)行下甄，導(dǎo)出后的文件命名、文件類型、文件內(nèi)容能夠完整正確顯示，支持用

戶修改。異常測試專項分析

上傳

下班異常測試要點貨幣域1.金額的必輔項處理是否正確2.金額輸入域是否有長度限制3.輸入負(fù)值、零值系統(tǒng)能否正確處理4.輸入非數(shù)值型數(shù)據(jù)(包括特殊字符),系統(tǒng)能否正確處理5.金額數(shù)值計算是否正確6.貨幣的種類是否正確7.全題單位有無明確標(biāo)識)是否將補(bǔ)充規(guī)則用于生地用例智能測試分析世”a

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定時任務(wù)接收退信重郵文件局

》中國郵政速遞物流臉份有限公司公司需要生成I-1日郵寄退信重蝦的文件，并在TB10:00

將生產(chǎn)1-1日數(shù)據(jù)內(nèi)容

的文件打虛壓縮包并加密，木壓縮來加密

的txt文件也需要網(wǎng)步。中國

彭政速通物流股份有限公酷會將以上文件

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發(fā)送壓縮世網(wǎng)名的ok文件吳快取文件后，高要12點前將zp.ok文件通過專線發(fā)送至行內(nèi)，并通

過

二文件格式為UTF-8,致?lián)募?nèi)容包舍：日期(桔式Y(jié)YYYMMDD).改址標(biāo)沉.

接收的文件記錄在

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YYYYMMDDAB88B_NNNN.zip.【處理時間1:為創(chuàng)建時間的字段、魔示GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站中國郵政儲蓄銀行ANNIVERSARY

2015-2025GOPS

2025Shanghai智能用例設(shè)計與生成實踐經(jīng)驗1.適配不同類型的測試需求2.

規(guī)避重復(fù)、幻覺問題：反思機(jī)制3.

建立需求>功能點>業(yè)務(wù)規(guī)則(子功能點)>用例的對應(yīng)關(guān)系，生成路徑可回溯子功能點1-1功能點1

子功能點1-2子功能點1-3需求文檔

工程化解析

功能點2

LLM

子功能點2-1

LLM.*功能點3

子功能點3-1要點1要點2要點1要點2要點3要點1*用例1用例2用例1用例2用例3GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·上海站Shanghai

2015-2025LLM用戶采納用例集用戶確認(rèn)子功能點列表GOPS

全球運(yùn)維大會暨研運(yùn)數(shù)智化技術(shù)峰會2025·

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與用例生成類似，受限于模型

上下文長度。2.一次性檢查過多內(nèi)容會導(dǎo)致模

型注意力分散。實踐采用分步檢查機(jī)制：·全局檢查：集中檢查所有用例

的測試要點，識別缺失、重復(fù)

或與需求不符的問題?！?/p>

分批檢查：對每個用例單獨(dú)檢

查步驟、預(yù)期結(jié)果和類型等，

識別單用例存在的問題。用例詳情耐試用什間號南出貓神服達(dá)人

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界面用例操作順序與邏輯優(yōu)先級流程用例文件預(yù)覽與格式支持GOPS

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