AIGC 赋能测试周报自动化
每周一，对于许多测试工程师而言，往往是从整理上周的'数据残骸'开始：打开不同的浏览器标签页，登录 Jira 查看新增缺陷和待关闭的 BUG，翻阅 Git 提交记录寻找与测试关联的代码变更，再到 CI/CD 平台（如 Jenkins、GitLab CI）的日志海洋中，搜寻失败的构建和测试用例执行报告。这个过程耗时耗力，且容易出错。更重要的是，这种碎片化的数据罗列，难以直观呈现测试工作的核心价值与项目风险的动态变化。
AIGC 的引入，为破解这一困境提供了全新范式。它并非简单地'复制粘贴'数据，而是通过自然语言处理（NLP）、数据挖掘与智能分析，理解数据背后的上下文，自动汇总、关联、解读并生成一份内容丰富、重点突出、具备可读性和行动指引的测试周报。
核心在于数据管道与指标提炼
一个有效的 AIGC 测试周报生成系统，关键在于数据源整合与智能指标提炼。
数据源的接入与结构化
首先，需要建立与三个核心系统的自动化数据连接：
- Jira 连接：通过 Jira REST API，定期拉取指定项目、特定时间段内的缺陷数据。关键字段包括：缺陷 ID、摘要、状态（新建、进行中、已解决、已关闭）、优先级、严重性、指派给、创建/解决时间、关联的 Epic 或 Story。此外，还需获取测试任务的完成情况。
- Git 连接：通过 Git API（如 GitHub API 或 GitLab API），获取代码仓库的提交记录、分支合并请求（Merge/Pull Request）信息。重点关注与测试相关的提交（如测试代码变更、测试环境配置更新），以及 PR 的评审状态和关联的 Jira 问题单（通过提交信息中的 Jira Key 关联）。
- CI/CD 日志连接：通过 CI 工具（如 Jenkins、GitLab CI/CD）的 API，获取构建历史、测试执行结果（如单元测试、集成测试的通过率、失败用例列表、执行时长）、代码覆盖率报告等。通常需要解析结构化的测试报告文件（如 JUnit XML、Allure 报告）和非结构化的控制台输出日志。
关键指标的智能提炼与计算
这是 AIGC 能力的集中体现。系统需要根据预设的规则与模型，对原始数据进行清洗、关联和深度分析，提炼出以下维度的关键指标：
- 测试执行与质量指标：
- 测试通过率与趋势：从 CI 日志中计算每周测试用例的总体通过率，并与历史周数据对比，生成趋势图和分析（如'本周通过率较上周下降 5%，主要由于新增的集成测试用例失败'）。
- 缺陷引入与修复效率：统计新提交代码行数（从 Git）与同期新发现缺陷数（从 Jira）的比例；计算从缺陷被创建到被解决的平均时长、中位数时长；统计已解决缺陷中被重新打开的比率，反映修复质量；按严重性（致命、严重、一般、提示）分类统计本周新增缺陷数及占比。
- 测试活动与风险指标：
- 测试覆盖率变化：对比本周与上周的代码覆盖率（行覆盖、分支覆盖），识别覆盖率下降的模块（关联 Git 变更）。
- 高风险变更识别：关联 Git 提交（特别是大量修改的、涉及核心模块的）与同期产生的缺陷或测试失败，自动标注出'高风险代码变更区域'。
- 阻塞性问题：从 Jira 中识别状态为'阻塞'或长时间未处理的缺陷，以及从 CI 日志中识别导致构建频繁失败的'常败'测试用例。
- 测试工作量与进展指标：
- 测试任务完成情况：汇总 Jira 中标记为'测试'相关的任务或子任务的完成情况。
- 自动化测试进展：统计自动化测试用例的新增数量、执行次数及稳定性。
实战：让 AIGC 生成生动报告
AIGC 模型（如经过微调的大语言模型 LLM）的核心任务是将上述提炼的结构化指标和数据，转化为一篇连贯、专业、有洞察的文字报告。其工作流程如下：
- 数据输入与上下文理解：系统将清洗和关联后的结构化数据（指标表格、趋势数据、关键事件列表）以及必要的元数据（如项目名称、报告周期）作为输入，提供给 AIGC 模型。同时，嵌入预设的'测试周报生成专家'角色指令。
- 报告结构化生成：模型按照经典周报结构组织内容：
- 本周概要：自动生成一段摘要，总结本周测试工作的整体态势。
