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| 主讲：赵老师
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| 研发质量与效能总监/技术专家 |
| 时间：2025年8月30日 |
| 费用：免费 |
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分享重点：
大模型借助互联网已经深入到学习和工作之中，而工业软件因其高可靠性和安全性，大模型的应用更具挑战性。本讲座把源自互联网的大模型技术应用于工业软件研发与测试，结合汽车领域的案例，介绍大模型和智能体提升质量与效能的方法、工具与经验。 |
课程安排:
1.大模型在研发的全链路应用
1.1 大模型在研发全链路应用概览
1.2 需求理解->代码生成->自动化测试->CICD
2 大模型应用平台构建
2.1 本地化部署大模型
2.2 建立大模型一键式调用机制
2.3 搭建大模型应用开发平台
3 大模型辅助提升研发与测试效能落地实践
3.1 需求文档评审
3.2 代码分钟级质量评分
3.3 基于需求文档生成测试用例
3.4 测试用例扩写
3.5 需求+代码生成自动化测试脚本
3.6 代码性能瓶颈分析与优化
3.7 调用RAG生成质量报告
目标听众：关注AI辅助研发与测试的人员
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问题收集（以下为最新20个问题）
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如何对大模型可实际落地进行自动化测试？
数据隐私和安全怎么保证？
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大模型能否进行软件架构设计，设计结果如何评价
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智能体如何实现自动化测试
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智能体评测维度怎么确定？
智能体能否接入MCP SSE/Streamable插件这个很有必要性吗？
智能体能否接入外部结构化数据源进行智能问数，这个是必要的吗？
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软件开发利用大模型能力，推建最佳的实践路径是什么，用什么工具参与哪些工作
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是否适用于在汽车电子行业，若否，哪个环节需要改善
市场上流行的如Deepseek,GPT,Claude等，应用在嵌入式软件开发方面都有什么优劣势
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大模型应用平台构建
大模型辅助提升研发与测试实践
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