效能平台对话式质量助手：自然语言问现状，真实数据给依据，下一步可执行

我们最常问的不是“菜单在哪”，而是“今天红不红、该跑哪包、提测还缺什么”。如果平台听得懂人话，却只靠大模型临场编造数字，那还不如老老实实点开列表。

写在前面

      质量平台越做越完整：契约有执行记录，巡检有失败明细，计划有状态，Bug 有统计，性能与移动也有各自的运行历史。能力变强的同时，一个很现实的问题也跟着变大——事实被拆散在多个模块里，决策仍靠人脑拼接。

    提测前问一句“现在能不能提”，往往意味着：打开契约看有没有 breaking，打开巡检看昨晚有没有红灯，打开计划看必跑项有没有过，再打开 Bug 看未关闭有多少。每一步都不难，难的是每天、每班、每个版本都要重复做一遍拼图。

    效能平台的对话式质量助手，就是为这件事准备的入口：用自然语言提问，基于平台里真实存在的数据给出结论与可跳转依据，并提供受限的下一步动作。它不是另起炉灶的“聊天产品”，而是质量工作台上的编排与表达层——让「问—查—判—做」尽量落在同一条短闭环里。

一、背景：质量事实已经够多，缺的是“可对话的决策入口”

1. 菜单完备，不等于决策顺手

成熟团队并不缺页面。缺的是这样一种体验：值班问“今天契约红了吗”，测试问“还缺什么门禁”，负责人问“最小回归包先跑哪些”。这些问题的答案，平台里其实大多已经有了。只是答案藏在不同菜单、不同筛选条件、不同时间窗里。人要做的，是把它们翻译成人话结论。

当组织规模变大、值班轮转变勤、产品线变多，这种“翻译成本”会变成隐性人力税：不是不会查，而是查得太碎、拼得太累、对齐得太慢。

2. 真正痛的，往往不是“没有数据”，而是“数据不成决策”

质量协作里常见四种摩擦：

发现靠问人。

结论在资深同学脑子里，新人只能挨个菜单摸。

对齐靠截图。

群里贴多张列表图，仍说不清“依据是哪一次执行”。

动作靠跳转记忆。

知道该重跑套件，却要再找一遍入口与权限。

AI 靠自由发挥。

若把表数据塞给模型让它“总结一下”，条数可能被编圆，事后无法核验。

团队需要的不是又一个通用 Chatbot，而是：听得懂人话，但事实必须可核验；能建议下一步，但不越权替代引擎判定。

3. 和契约守护是同一条产品原则

此前契约守护已经明确过一条底线：Diff 判定权不交给模型；AI 负责设计与解释。质量助手沿用同一原则：听懂与表达可以交给意图解析与模板化答复；条数、红灯、未关闭缺陷必须来自查询结果；写操作必须走平台已有能力，并经确认与权限校验。

一句话：质量助手不管“替你编一个看起来合理的今日质量简报”，管的是“把你已经沉淀在平台里的事实，用人话组织出来，并给出能点开核验的下一步”。

二、痛点拆解：对话式质量助手到底在解决什么？

痛点 1：五个菜单拼不出一句人话结论。平台对应能力：自然语言提问 → 意图识别 → 只读工具汇总 → 结论文本。

痛点 2：结论说了，依据点不开。平台对应能力：回答协议强制附带可跳转依据卡片。

痛点 3：知道该做什么，却还要再找一遍入口。平台对应能力：动作按钮提供跳转与受限写操作，写操作二次确认并鉴权。

痛点 4：问法很多，系统只认表单字段。平台对应能力：规则快速匹配 + LLM 意图兜底，支持时间窗与模块定位。

痛点 5：大模型一自由回答，数字就开始“合理幻觉”。平台对应能力：Tool Calling 查真数据；无结果说未查到；工具调用可审计。

痛点 6：平台模块很多，助手却只懂两三块。平台对应能力：全平台模块目录，可查询给汇总，可导航给深链。

一句话定位：对话式质量助手不替代契约 Diff、不替代巡检判定、不替代测试计划引擎；它替代的是“打开五个菜单 + 人脑拼结论 + 再找入口执行”这条低效路径。

三、方案选择：为什么不是“把数据丢给大模型随便聊”？

纯 LLM 自由回答实现快，但易幻觉、难鉴权、难审计。纯规则可控却死板。完整 Agent 自治天花板高，一期过重。当前主路径是：意图识别 + Tool Calling + 模板化答复，规则作兜底。

核心判断：事实权在平台服务；意图可以模糊，结果必须可核验；写操作必须窄、必须确认、必须鉴权；助手是工作台入口，不是独立聊天产品。

四、总体设计

链路可以概括为：自然语言 → 会话鉴权与项目上下文 → 意图与槽位解析 → Tool 查询/导航/受限写 → 结论 + 依据 + 动作 + 追问建议 → 前端助手抽屉。

每次回答尽量包含四层：结论文本、依据卡片、动作按钮、追问建议。无数据说未查到，无权限明确告知，写操作不在聊天里偷偷完成。

五、技术详细说明

能力分层：导航（打开模块）、查询（可核验汇总）、动作（二次确认后的写操作）。全平台目录覆盖产品/项目、用例周期、AI 质量助手、测试支撑、系统管理等；查询加深优先落在质量事实密集模块。

典型意图：契约 breaking 与稳定性、巡检失败与红绿、回归包与提测门禁、Bug/用例/报告汇总、性能与移动概览、全站模块导航、契约套件受限执行。

防幻觉与审计：业务数字只来自查询；意图不在白名单时优先导航；模型失败则规则兜底；工具轨迹落库；会话可恢复。

产品细节：全局悬浮入口、产品/项目上下文、跳转尽量不关助手、依据列表可收起展开、写操作二次确认。

六、详细操作步骤

入口：登录后右下角质量助手。

A.选择产品与项目，绑定工作上下文。

B.用自然语言提问，或点示例芯片。

C.点击依据卡片进入详情核验，必要时继续追问。

D.对受限动作（如重跑契约套件）二次确认后执行。

E.用“打开 XX / 平台都能做什么”作为全站入口。

F.刷新后可恢复会话；需要重来时再清空。

七、适合放进日常质量节奏的场景

早班/夜班交接：一问 breaking，一问巡检红灯。

提测前门禁：按阻塞项逐项处理。

回归范围讨论：最小包 / 完整包建议开场。

缺陷态势同步：未关闭 Bug 规模 + 详情核验。

跨模块找入口：直接说“打开 XX”。

契约异常复查：从依据进详情，必要时重跑确认。

八、能力边界与演进方向

当前边界：不做自动发版/自动关缺陷/自动改代码；不替代各域确定性引擎；写操作收敛在已验证动作；部分模块先导航后加深查询。

演进方向：精准测试变更回归、一键创建计划实体、更多受限写操作、失败分诊入 Tool、升级为质量 OS 统一对话入口。

九、总结

质量平台并不缺数据，缺的是把数据变成可对话、可核验、可执行的日常决策入口。

对话式质量助手的方法并不玄乎：意图识别负责听懂；Tool Calling 负责取真；模板化答复负责说人话；权限与确认负责守边界。

当你再次被问到“今天红不红、能不能提、先跑哪包”，不妨先对助手说一句人话。若它给出的条数能和菜单对上、依据能点开、下一步能执行——这才是质量平台开始“听人话”的真正含义。

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