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時令發(fā)自凹非寺量子位|公眾號QbitAI

零代碼、零bug，30分鐘即可創(chuàng)建新網(wǎng)站。

更驚人的是，它能讓AI寫代碼準確率從42%躍升至93%。

這是浙大校友專為AI編程設(shè)計打造的智能測試平臺——TestSprite2.0，據(jù)介紹是行業(yè)首個。

AI生成代碼早已不是什么新鮮事，如今，它竟然還能自動生成測試報告，甚至調(diào)試并修復錯誤。

程序員內(nèi)心不禁os：終于有AI能自主debug了?。?/p>

全程無需人工干預

Cursor和Copilot等AI工具已經(jīng)可以快速生成代碼，但該代碼是否真的滿足要求，還需要嚴格的驗證。

據(jù)介紹，TestSprite是首個專為AI編程打造的測試平臺，只需在IDE中提示一次：

使用TestSprite測試這個項目。

TestSprite就會同時審查用戶的產(chǎn)品需求文檔、描述符和代碼庫，生成標準且全面的集成測試計劃，幫助團隊驗證其開發(fā)意圖是否準確實現(xiàn)。

隨后，TestSprite會自動完成以下操作：

生成所有必要的測試用例；編寫測試代碼；編譯測試腳本；在云端基礎(chǔ)設(shè)施上并行執(zhí)行測試；將結(jié)構(gòu)化報告返回給編碼代理（例如Cursor）。

這些報告會清晰標明哪些功能已通過、哪些功能缺失、哪些存在Bug，從而幫助開發(fā)團隊在下一個開發(fā)周期快速聚焦問題，精準優(yōu)化。

當研究團隊在多個開發(fā)平臺上測試TestSprite性能時，發(fā)現(xiàn)其在Trae上的表現(xiàn)尤為驚艷。

于是他們使用Trae編寫代碼，TestSprite自動進行測試、調(diào)試和修復錯誤，最終僅用30分鐘便實現(xiàn)零代碼構(gòu)建完整網(wǎng)站。

可以說，整個過程無需人工干預，人類真的沒動一根手指頭。

真是切實符合TestSprite的宣傳語：

AI來寫代碼，我們會讓它發(fā)揮作用。

值得一提的是，TestSprite這次升級最核心的是引入了強大的調(diào)度和監(jiān)控功能，專為持續(xù)測試場景設(shè)計，確保系統(tǒng)時刻處于生產(chǎn)就緒狀態(tài)。

智能測試清單與批處理模塊將混亂測試轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化工作流，開發(fā)者可自由編組測試用例、按需觸發(fā)批量運行/重運行，更支持自然語言動態(tài)修改擴展用例，徹底告別手動腳本時代。

全域智能調(diào)度引擎更實現(xiàn)跨時區(qū)多頻率自動化測試，實時推送QA預警、郵件/網(wǎng)頁雙端通知及故障精要分析，助力團隊提前阻斷版本回退與部署風險，為AI應(yīng)用交付筑起全流程質(zhì)量防線。

截至2025年，90%的web開發(fā)人員都使用AI生成代碼，但是其生成的代碼準確率僅42%。

但在使用TestSprite后，代碼準確率翻了一倍多，高達93%。

真不愧是一上線就好評如潮，現(xiàn)在已得到6000多個開發(fā)團隊的信賴。

浙大校友創(chuàng)建TestSprite

焦云皓，目前為TestSprite的首席執(zhí)行官，本科就讀于浙江大學，在校期間曾赴美國加州大學伯克利分校交流，后于耶魯大學獲計算機科學碩士學位。

自2015年以來，他專注于自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的研究，以第一作者身份在世界頂級會議WWW2018（TheWebConference2018）上發(fā)表論文《FindtheConversationKillers：APredictiveStudyofThread-endingPosts》。

此論文研究了導致網(wǎng)絡(luò)對話結(jié)束的帖子類型，即“線程終結(jié)帖子”。通過分析語言特征和上下文信息，焦云皓提出了名為ConverNet的深度學習模型來預測這類帖子，該研究有助于優(yōu)化對話系統(tǒng)，提高社區(qū)對話質(zhì)量。

在2014至2019年任職亞馬遜期間，他先后擔任AmazonWebServices與AmazonBusiness軟件開發(fā)工程師。

在加入亞馬遜之前，他曾參與編寫一本面向高中生的人工智能教材，負責《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識別》章節(jié)的撰寫，致力于AI教育普及。

2024年，焦云皓正式在西雅圖創(chuàng)辦TestSprite，走上AI創(chuàng)業(yè)之路。公司致力于通過消除繁瑣的手動測試，將軟件發(fā)布周期縮短高達十倍。

TestSprite的創(chuàng)新解決方案運用先進的人工智能和機器學習，能夠在開發(fā)人員提供最少的情況下，提供全面的測試覆蓋。

2024年4月，該公司發(fā)布TestSprite測試版。同年11月，該公司成功獲得150萬美元種子輪融資，投資方包括TechstarsMobilityAccelerator、錦秋基金、奇績創(chuàng)壇等頂級投資機構(gòu)。

TestSprite聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官YunhaoJiao表示：

有了這筆資金，我們很高興能夠準備好我們的自主測試工具。隨著人工智能生成的代碼變得越來越復雜，我們的愿景是讓人工智能測試人工智能，讓開發(fā)人員在保持軟件質(zhì)量的同時專注于創(chuàng)新。我們感謝投資者的支持，并期待擴大規(guī)模以滿足市場需求。

2025年1月，該公司發(fā)布TestSprite1.0正式版，并于7月完成2.0重大版本升級，其Starter版本提供1個月的免費試用，次月起每月費用為19美元。

參考鏈接：[1]https://x.com/jafarnajafov/status/1947767445483360721?s=46[2]https://www.linkedin.com/in/yunhaojiao/[3]https://www.prnewswire.com/news-releases/testsprite-2-0-aims-to-solve-ai-code-quality-crisis-with-its-new-mcp-server-302505031.html

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