如何利用国内大模型进行自动化测试和质量保证？
当需要提升自动化测试效率与质量保证能力时，国内大模型可通过自然语言处理、代码生成及智能分析技术，赋能测试用例生成、脚本优化、缺陷定位等核心环节。 测试用例生成：基于需求文档或产品描述，自动生成覆盖功能点、异常场景及边界条件的结构化测试用例，减少人工编写成本。 测试脚本优化：针对Python、Java等主流测试语言，智能生成或优化自动化脚本，提升脚本的可读性和执行稳定性。 缺陷分析：通过分析测试日志与错误信息，自动定位缺陷根因并提供修复建议，缩短问题排查周期。 实际应用中，建议优先选择支持中文语义理解的国内大模型（如百度文心一言、阿里通义千问），结合测试管理工具（如TestRail）实现流程闭环，逐步验证模型输出的准确性以保障测试质量。
