本次AI赋能迭代聚焦测试、UI设计两大核心研发场景，结合AI大模型与公司软件工程规范，革新传统作业模式，构建“AI智能生成、人工复核校准”新型工作机制。在效能提升上，智能化工具有效破解测试用例人工编写耗时费力的痛点，降低工具操作时间占比，促使人员将精力向专业内容、核心质量管控倾斜，缩短研发迭代周期。在质量管控上，把公司研发标准、设计规范嵌入AI生成逻辑，化解设计开发环节信息偏差、界面还原度不足等流程短板，提升测试用例、UI组件代码的规范性与业务适配水平，实现研发输出标准化可控。
依托两大重点场景，部门稳步完成适配公司业务体系的AI研发能力打磨与标准化沉淀。测试方面，搭建涵盖界面功能、业务流程、容错适配、兼容性能、安全防护等七类场景的智能用例生成能力，经过提示词优化、参数调优与逻辑校验，闭环整改近百项适配问题，建成智能测试能力矩阵。UI设计方面打通两套AI自动化编码流程，支持样式库反向编码、Figma源文件自动输出UI组件库，提升还原度，并完成AI智能自动走查预研。同步组织AI辅助测试专项培训，强化员工智能化工具实操能力。
依托核心业务系统开展多场景试点验证，结果显示AI工具运行稳定、适配性强，输出内容契合该公司技术架构与开发规范，AI赋能研发的实战价值得到初步验证。
下一步，该公司将持续深化AI赋能研发建设，迭代完善AI测试、UI组件智能生成核心能力，有序扩大项目试点范围，结合一线反馈优化模型与作业流程；不断拓展研发智能化应用边界，封装公共服务、丰富AI研发技能库，充分释放智能赋能效能，持续提升研发质效，助力企业数智化转型走深走实。
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