方向一：AI-Native测试开发
AI驱动的测试用例生成与优化 - 基于需求文档、代码变更和历史缺陷数据，使用大语言模型自动生成高覆盖率测试用例 - 开发智能测试用例推荐系统，根据代码变更影响分析自动推荐相关测试场景
智能化测试执行与缺陷检测 - 开发AI增强的自动化测试框架，集成计算机视觉、自然语言处理等AI能力 - 实现测试结果的智能分析，自动分类缺陷等级、影响范围和根本原因
AI赋能的测试基础设施与平台建设 - 设计和开发AI原生的测试平台架构 - 建立测试知识图谱，实现测试经验、最佳实践和解决方案的智能积累与复用
AI增强的质量洞察与决策支持 - 开发智能质量度量系统，实时监控产品质量指标、技术债务和质量趋势 - 构建AI驱动的根因分析引擎，快速定位质量问题的根本原因和影响链路
方向二：电视端 AI 评测
建立自动化评测流水线与能力量化体系 - 设计自动化评测框架，建立代码正确性、任务完成率等核心指标的量化评估模型 - 构建持续集成评测流水线，实现Agent能力的自动化测试和版本对比 - 建立多维度能力评估体系，覆盖功能性、可靠性、效率等关键维度 - 开发可视化评测报告系统，提供能力雷达图和趋势分析
驱动数据洞察与持续优化闭环 - 通过数据分析定位Agent能力短板，识别性能瓶颈和用户体验痛点 - 建立优化建议生成机制，驱动Prompt策略、工具链路和模型选型的持续优化
构建电视端AI评测标准与最佳实践 - 制定电视端AI Agent评测标准，建立行业领先的评估方法论 - 构建评测知识库，积累评测经验和优化策略