北京
软件测试公司 SmartBear 把它的 BearQ 智能质量保障系统又往前推了一步。这次发布的两项新能力，瞄准的是 AI 加速编码之后变得更难的那部分工作——不是单个测试的自动化，而是搞清楚庞大系统里还有哪些地方没被测到。
SmartBear 的说法是，自动化单个测试已经不是瓶颈。更难的事变成了：在 sprawling 的系统里判断哪些还需要测试，而其中很大一部分其实已经被躺在其他工具里的测试覆盖了。
Sources：先找覆盖缺口，再写新测试
Sources 把 BearQ 的视野从应用本身向外扩。需求和缺陷报告从 Atlassian 的 Jira 流入，让智能体知道应该测什么；SmartBear 自家的 Reflect 和 Zephyr 测试工具则显示现有测试已经覆盖了什么。BearQ 依据这些上下文，在动手写任何新东西之前先找出覆盖缺口，团队因此得到更少的重复测试。
Workflows：一个触发器串起整条测试链
Workflows 从这里接手，让团队把多个任务串在单个触发器之后。比如一次构建进入持续集成与交付流水线后，BearQ 可以拉起测试环境并对它跑回归测试。跑出来的结果会回到团队已连接的系统里；不想把测试绑在构建上的人，也可以把同一套序列放到定时计划上。一个工作流有多少环节不需要人工复核，由团队自己决定。
SmartBear 把这种安排叫作渐进式自主。团队一开始由人对 BearQ 的每个动作签字确认，随着信心增长再交出更多流程环节。
信任问题有数据支撑。SmartBear 在 9 月 30 日发布的一项调查中，1436 名美国和英国受访者里有 23% 把信任列为采用或扩大自主测试的首要障碍。
SmartBear AI 产品管理副总裁 Bridges Smith 称自主测试是“第一步”。按 Smith 的说法，更大的机会在于把应用实际如何运行、团队希望它如何运行，以及团队已经建起的测试套件连接起来。Smith 表示，人仍然会设定护栏，他把这一转变描述为“超越自主测试，走向自主质量”。
BearQ 自 3 月首次亮相以来一直在扩展，当时公司面向中型 SaaS 提供商构建的 Web 应用开放了早期访问。9 月的一次更新让它成为 Jira 内可指派的智能体。SmartBear 更早的产品线包括用于设计应用程序编程接口的 Swagger 工具；按公司自己的统计，约有 32000 家组织在使用其软件。
更多 Sources 连接会在本季度结束前到位。两项功能将于周四在一场直播中公开演示，同场出现的还有《挽救计划》（Project Hail Mary）作者 Andy Weir。
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