ARTICLE · 1200324
软件开发及测试如何用AI赋能?
软件开发及测试如何用AI赋能?在软件开发阶段，最重要的事情是预防软件bug，减少返工。做过软件开发和测试的同学会深有体会，常常会因为一个bug问题，要加班加点去解决。 那么现在有了AI工具，可以让某些任务更加高效地完成。比如驱动开发，通信协议的解析，这些重复性高的代码，可以让工程师写函数名和注释，然后AI自动生成代码框架。 对于嵌入式C代码，在提交前，可以让AI自动检查，预防内存泄漏和空指针风险。还有一种情况就是常常会遇到一个软件开发的员工离职了，遗留的代码没有人敢动，这个时候，可以让AI对代码的逻辑进行解释，梳理流程图，然后再进行编码任务。 当客户给到一份SOR，可以让AI拆解成软件需求条目和测试清单。我们写完接口定义后，然后让AI自动生成接口文档。当软件改了协议，AI自动对比硬件电路的接口文档。 有一点，我们必须要牢记：AI生成的代码必须要经过我们的检查，我们是总工，它是辅助。 软件测试环节是AI可以赋能最多的地方。之前我们测试团队因为软件版本的更新，要回归测试几十个测试项，手工测试写得慢而且容易遗漏。现在只需要把需求文档，历史测试案例，bug记录给到AI，让其自动生成测试内容。这个AI工具成本很低，不用专门买测试平台，用公司已经有的软件知识库+大模型API就可以做到。 有的同学一定遇到过写软件测试脚本的情况，这个比写测试用例还要费时间，现在有了AI可以让其自动生成python测试脚本，测试跑通后沉淀下来，下次直接可以调用。 我们常常会遇到软件测试报了一个bug，开发工程师说我这边复现不了。怎么办？ 可以把软件bug及测试日志让AI做自动化初步分析，分析是什么原因导致了错误代码，之前是否出现过，是偶发还是必现，是否跟特殊的操作序列相关。开发工程师基于这些信息就容易定位问题所在。 在每周的项目进度review会议上，项目经理常常会因为软件开发或测试进度delay给软件开发和测试工程师施压。其实可以提前做软件开发进度风险预警，可以让AI介入分析代码的提交频率，bug修复速度和任务完成率，如果发现一个模块3天没有代码提交，bug产生了累积，就自动预警。每一个软件版本的bug密度，reopen率，修复时间也是可以通过AI可视化统计呈现，不用等到每周的项目会，就可以知道进度情况。 以上方案落地的时候，可以先使用免费工具，让工程师养成习惯。然后再选择合适的AI工具（为避免推荐AI工具的嫌疑，在此就不介绍了，到网上搜一下就有）。从导入到跑通大概需要半年时间，根据我司的经验，总的投入大概在3~4万。采用该方案后，软件开发效率可以提升15 - 20%，测试用例编写时间缩短40%，可以提前发现20 - 30%的低级bug，开发周期缩短10 - 15%，缺陷逃逸率下降。当然如果你用更先进的AI工具，增质提效会更加明显，软件兄弟们都懂得。
