各位佬友好，想请教一个项目的设计和开发方向问题。 mentor 给的任务是做一个面向测试团队的工具： 开发提交 GitLab MR 后，结合代码改动+已有测试用例+少量PRD/产品需求文档，分析这次改动可能影响哪些业务，并推荐需要回归的业务用例 为什么做是为了解决下面问题： 某个 MR 本来是修复A问题，但是 agent 在修复过程时导致了B、C、D等新的问题 目前也让 codex 做了一些尝试，但是效果始终不太好，主要是代码-业务的映射关系很难建立？agent 分析的也不全面 希望有做过代码影响分析，代码知识库或大模型评测的朋友给些具体建议 尤其想知道： 1.应该优先把业务用例映射做好，人工来做一些评测集来判断效果好坏；还是增强agent自动代码分析能力？ 2.怎样设计才能逐步验证它确实在减少漏测 感谢 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/9/29 11:59:36