Qase

什么是 Qase AI

Qase AI 是基于 Qase 测试管理平台的智能辅助能力，面向手动与自动化测试全流程，帮助团队更高效地规划、设计、执行与分析测试工作。它通过自然语言理解与生成，将需求、用户故事与缺陷信息转化为可操作的测试资产，自动生成或补全测试用例与测试计划，提供风险与优先级建议，并将执行结果汇总为结构化的测试报告与看板。借助与常见研发、缺陷跟踪与持续集成工具的集成，Qase AI 可在现有流程中无缝工作，减少重复劳动，提升用例覆盖与可追溯性，支持敏捷迭代与回归测试。其核心价值在于以数据驱动的方式加速测试编排与协作，让团队在保持质量的同时缩短发布周期。

Qase AI主要功能

• 智能用例生成与扩展：从需求或用户故事自动生成测试用例，补全前置条件、步骤与期望结果，并按模块或标签组织。
• 测试计划与回归集建议：基于变更范围与历史缺陷，自动推荐测试范围与优先级，构建高价值回归集。
• 失败分析与摘要：对执行日志与步骤进行归因与聚类，输出可读的失败摘要与可能的复现路径。
• 覆盖与风险洞察：将需求、用例、缺陷与执行结果关联，提示覆盖空白与高风险区域。
• 报告自动化：一键生成执行概览、趋势与质量结论，便于向产品与管理层汇报。
• 自然语言检索：用自然语言查询测试资产与运行数据，快速定位相关用例与历史记录。
• 模板与规范化：按团队规范自动套用用例模板，统一字段与命名，提升可维护性。
• 跨工具集成：与常见的需求、缺陷与 CI/CD 工具衔接，触发自动化测试并回传结果。

Qase AI适用人群

适合需要系统化管理测试工作的团队与个人，包括测试工程师、自动化工程师、QA 负责人、产品与研发协作团队。典型场景涵盖敏捷迭代中的快速用例设计与回归选型、发布前质量验收、复杂系统的跨模块测试编排，以及需要可追溯与合规报告的行业项目。

Qase AI使用步骤

1. 创建或导入项目，配置模块、标签与基础测试规范。
2. 接入需求与缺陷来源，或导入历史用例与执行数据。
3. 在用例库中启用 Qase AI，根据用户故事或需求自动生成或扩展用例。
4. 审阅并调整用例细节，应用团队模板与字段校验。
5. 基于变更范围使用 AI 生成测试计划或回归集，并设置优先级与负责人。
6. 联动手动与自动化测试，必要时通过流水线触发执行。
7. 收集运行结果，使用 AI 总结失败原因与风险点，生成结构化报告。
8. 在仪表盘查看覆盖率与趋势，识别空白与瓶颈并迭代优化。

Qase AI行业案例

在互联网与电商团队中，Qase AI 可从迭代需求快速生成回归集，缩短发布前验证时间。在金融与企业软件项目里，它将需求、用例与缺陷建立可追溯链路，辅助合规审计与质量度量。SaaS 团队常用其失败摘要与日志聚类定位高频问题，降低返工成本；游戏与多端应用可借助优先级建议覆盖关键路径与高风险设备组合。

Qase AI收费模式

Qase AI 通常作为 Qase 平台能力的一部分提供，具体定价、功能范围与是否包含在不同版本中以官方网站为准。常见做法为按团队规模与席位订阅，并可能提供试用或企业级定制方案。建议在评估前查看最新价格与功能清单。

Qase AI优点和缺点

Qase AI热门问题

• 问题 1:

  Qase AI 生成的测试用例是否可编辑？可以，团队可按模板与规范进行审阅、修改与版本化管理。

• 问题 2:

  如何确保 AI 生成内容的准确性？建议以评审为前提，将高风险用例加入人工校验，并结合历史缺陷与覆盖数据校正。

• 问题 3:

  是否支持手动与自动化测试协同？支持，可在同一平台内管理两者，并与持续集成流程联动执行与回传结果。

• 问题 4:

  数据是否安全？可通过项目与角色权限控制访问范围，敏感信息建议进行脱敏与分级管理，具体方案以团队策略与平台设置为准。

• 问题 5:

  需要额外训练吗？通常可开箱使用，并可通过持续使用与规范化模板提升生成质量与一致性。

• 问题 6:

  能否迁移现有用例与缺陷数据？支持导入与同步，便于在不改变既有流程的前提下引入 AI 能力。