A3--梁慧--电商多场景AI巡检.pdf

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1、导购AI用户体验巡检梁慧阿里巴巴 测试开发专家梁慧阿里巴巴 测试开发专家目前担任AliExpress泛导购业务测试负责人，专注于保障招选搭投核心业务场景的高可用性与稳定性。在面向电商大促的质量保障方面，有丰富的实战经验，建设多场景巡检、AI用例规划执行能力实现一周内完成3万个大促场景的验证。同时，在自动化测试及工具平台建设方面有较深入的实践，致力于通过高效的工具链提升测试效率和质量保障能力。目录CONTENTSAE导购业务背景&质量挑战0102 解法&思路巡检平台实现方案03AI大模型在巡检中实践和应用04落地的效果和未来规划05PART 01AE导购业务背景&质量挑战AE导购业务背景 日常期

2、间：楼层结构较稳定，配置调整较少 大促期间：新增配置大促楼层，日常频道楼层需要配置大促氛围，作为流量分发入口，配置调整频繁首页 日常期间：会场页面较少，通用楼层搭建，配置调整较少 大促期间：大促会场页面较多，批量提测，搭建进度&搭建质量参差不齐，根据大促效果调整运营策略，配置调整频繁会场 日常期间：重点频道楼层结构较为稳定，楼层心智明确，需求迭代时配置调整较大 大促期间：配置大促氛围频道 日常期间：分国家投放banner，为重点频道引流 大促期间：分国家投放大促心智条和大促banner，为大促会场引流个人中心AE导购业务质量挑战导购页面动态化生产，在大促期间仍然会频繁调整发布管控难发布管控难每

3、场大促上百张页面，覆盖不同的时间段和语种，用例达上万条页面多页面多链路涉及招-选-搭-投，某个节点的变动都可能会最终影响到常驻页面的展示生产链路长生产链路长文案-素材-数据集-搭建-投放-测试等环节多，前置环境易delay 压缩测试时间测试时间紧测试时间紧PART 02解法&思路解法&思路识别识别问题问题定义定义问题问题解决解决问题问题AI提效提效 复盘大促问题、日常线上问题、梳理用例场景，进行测试策略分析，抽取检测规则原子能力识别问题识别问题将要发现的问题、保障的场景整理成规则；通过巡检中的日志和截图，执行断言、发现问题配置检测规则配置检测规则&断言断言搭建巡检平台，实现对问题的快速识别、定

4、位和解决的能力平台化平台化解决解决在规则生成、断言检测、测试执行中引入AI大模型能力进一步提效AI大模型赋能大模型赋能解法&思路 识别问题素材展示异常素材展示异常视觉稿未还原、文案/图片重叠、素材色差、背景色未配置、文案截断、楼层高度异常多语言及多币种漏翻多语言及多币种漏翻多语言素材配置错误、币种符号不对、金额币种不一致、文案翻译不全核心模块缺失页头未配置、大促楼层或Tab未配置、倒计时未配置、券楼层未配置、缺少频道楼层及品牌楼层、缺少通用楼层商品与类目/规则不符商品重复、商品类目不匹配、无折扣商品、跳转链接错误、文案内容不符预期、同楼层文案重复、楼层标题重复空坑白屏核心模块商卡缺失、瀑布流未

5、展示成功项目成功项目40%15%15%20%20%基于大促缺陷、日常线上问题分析及用例场景梳理，归类问题表现，分析推导诊断问题的策略，通过建设检测原子能力，实现多场景巡检的自动化断言，提升问题发现效率。解法&思路 识别问题语种&币种不一致倒计时展示不对文字重叠&被截断商品重复透出解法&思路 定义规则&实施思路检测项名称检测项名称实现思路实现思路Banner大促心智文案检测1.配置分国家分大促阶段banner配置信息2.执行巡检页面任务，上传巡检截图3.拉取巡检截图，输入大模型检测规则和图片重点楼层素材展示检测1.配置倒计时预期文案和分时区时间2.执行巡检页面任务，异步拉取巡检过程数据，解析数据

6、与预期配置对比多语言多币种检测1.执行巡检页面任务，上传巡检截图2.拉取巡检截图，输入大模型图片，解析图片中文案和币种信息3.判断与巡检任务设置的语种币种是否一致文案截断检测1.执行巡检页面任务，上传巡检截图2.拉取巡检截图，输入大模型图片，输出截断展示的文案信息图片空坑检测1.执行巡检页面任务，上传巡检截图2.调用空坑算法识别页面空坑二级页面跳转检测1.解析页面配置数据，获取页面配置入口的跳转链接2.执行巡检页面任务，打开入口的二级页面跳转链接，在二级页面截图并上传3.调用空坑算法识别二级页面是否空坑图片检测类图片检测类解法&思路 定义规则&实施思路日志日志检测类检测类检测项名称检测项名称实