# intelligent-quality-explorer

**Repository Path**: aiqa-explore/intelligent-quality-explorer

## Basic Information

- **Project Name**: intelligent-quality-explorer
- **Description**: 智能质量体系探索
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: AI-testing
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-10
- **Last Updated**: 2025-12-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 智能质量的实践探索 

## 项目简述

### 项目起源
作为一名**拥有10年+测试、质量、效能经验**的专业人士，曾负责**测试全流程、DevOps平台构建、质量体系建设、质量管理改进**等工作，现计划基于对研发全流程的痛点有深刻理解，结合现代AI技术，探索并逐步构建智能质量平台。      
本项目不仅是一个技术的实现，更是对**下一代智能质量效能体系**的持续探索与沉淀。

### 项目定位
本项目将以[行业实践痛点](docs/architecture/pain-point-problem.md)出发，结合**智能化技术、质量体系规范、其他技术（DevOps技术、云技术等）**，以**接口自动化测试**流程中**自动生成测试用例**的场景为起点，开始探索研发过程中质量与效能双重提高。同时对探索成功的成果进行沉淀，以便形成可复用的能力供后续应用。   
初步规划的探索点如下（后续将持续迭代规划）：   
- **接口测试**：
  - **自动生成&维护接口用例**：流程包含，自动生成测试点->测试用例->测试数据->测试脚本等
  - **智能质量评审**：检查接口测试生成用例的每个环节，使其符合质量体系规范
  - **测试报告分析**：对接口测试的结果、历史趋势等进行分析，并给出建议
- **缺陷分析**：
  - 智能分析缺陷类型、重复检测、缺陷分配等
- **质量知识图谱**：
  - 打通需求、代码、测试用例、缺陷、体系规范的关联，形成知识图谱
  - 支持知识问答等
- ...

## 项目特色
- 以研发痛点问题为基础
- 以质量体系规范为标尺
- 以研发活动为主线细化
- 以智能化、自动化为辅助增强
- 结合度量为质量体系量化展示与决策

项目从范围和方向上是一个较大的工程，目前我个人主要先进行关键技术的探索与场景验证，以便为后续的职业发展、下一代智能化质量体系，沉淀可复用能力。

## 详细文档

| 类型    | 说明           | 地址                                                                  |
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| 研究路线图 | 展示研究规划       | [路线规划文档](./ROADMAP.md)                                              |
| 架构设计  | 展示全局架构及子方向架构 | [架构设计文档](docs/design/explore-design-doc.md)                         |
| 操作手册  | 部署使用的操作步骤    |                                                                     |



## 技术栈
- 后端: Python + FastAPI + SQLite / PostgreSQL/ Neo4j（知识图谱）
- 前端: Streamlit + Plotly
- AI: LangChain + Ollama
- 架构: DDD + Clean Architecture
- 测试: pytest + unittest
- 部署: Nginx + Docker / Docker-compose


## 研究进展

### 当前进展
- 智能测试-接口测试
  - 架构设计（☑️ 已完成）
  - 代码框架搭建（☑️ 已完成）
  - 按流程开发MVP（🚩 进行中）
  - 测试输入项解析（🔘未启动）

### 下一步计划
- 针对自动接口测试的流程，逐步按活动探索验证MVP。


## 文章输出



## 反馈方式
📮邮箱：271774026@qq.com