利满雯-AiDD研发数字峰会2026-深圳站

议题提交

AI Native 质量保障探索与实践：需求影响分析驱动全链路风险闭环

2026.11.20 · 深圳湾万丽酒店

演讲嘉宾：利满雯 · OPPO 测试开发工程师

时长 60分钟

所属论坛：OPPO专场：从工程到实践-探索智能化交付破局之路

利满雯

OPPO 测试开发工程师

内容简介：

需求影响分析若长期只盯「代码改了什么」，难以相对需求与测试基线持续治理，结论也常止于报告、通知或协作，与后续测试执行和准出所需证据脱节。本演讲聚焦需求影响分析能力：在 AI Native 研发下，以需求边界与交付变更为据，采用基线冻结—影响识别—风险评估—测试建议四阶段方法，结合 AI 辅助理解与建议生成、质量角色复核确认，产出结构化、可执行的评估与测试建议；并通过统一分析服务嵌入转测/发版等流程自动触发与 Web 自助使用。在此基础上，分享团队对风险台账、执行回写与证据准出等后续链路的探索方向，为全链路风险闭环提供能力铺垫。

演讲提纲：
1. 问题与挑战：交付提速后，实现阶段出现方案期未覆盖的连带影响；人工基于代码变更难以相对需求与测试基线说明新增关注点及如何验。
2. 方法框架：需求驱动四步法：基线冻结—影响识别—风险评估—测试建议；人机协同，AI 辅助理解与建议，质量角色确认范围与结论。
3. 工程化落地：统一分析服务三入口：转测/发版等节点自动触发；Web 工作台/skill支持按需提交，结构化展示评估与测试建议。
4. 探索与展望：建需求级风险台账，按验证策略路由测试执行，结果回写统一风险视图；以风险状态+验证证据支撑准出放行。

听众收益：
1. 建立「以需求为尺、以变更为证」的需求影响分析思路，掌握基线冻结—影响识别—风险评估—测试建议四阶段方法。
2. 理解 AI Native 研发下需求影响分析能力的落地要点：人机协同、可执行的评估与测试建议，以及流程自动触发与 Web/Skill 自助等工程化用法。
3. 了解需求风险台账如何把分析结论转化为可治理的质量资产，并建立分析—台账—执行回写—证据准出全链路风险闭环的参考认知。
4. 明确该场景下 AI 适用边界（辅助理解与建议，不替代复核与放行）与建设重点。

深度参与需求影响分析和用例驱动的代码审查专项建设，获得AI探索奖、技术贡献奖、年轻力量奖、知识分享达人。