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# 🚀 Shinu AI QC Labs ## 🧠 什么是 Shinu AI QC Labs？ **Shinu AI QC Labs** 是一个**AI驱动的自主质量工程系统**，旨在将软件测试从人工劳动转化为**智能的、自我编排的工作流**。 该平台不仅仅局限于自动化测试，还使用 **AI agents、LLMs 和视觉模型** 来实现： - 自动生成测试用例 - 执行和调整测试流 - 检测 UI 和功能问题 - 分析缺陷和根本原因 - 提供实时的质量智能分析 ## 🎯 愿景 构建一个**自我学习的 QA 生态系统**，其中： ## ⚡ 核心功能 (MVP 重点) ### 🧠 AI 测试用例生成 - 从以下内容生成结构化测试用例： - 需求 - 用户故事 - URL / UI - 包含： - 正面 / 负面场景 - 边缘情况 - 风险标记 ### ⚙️ 智能测试执行 - 通过 Playwright 执行 AI 生成的测试 - 动态测试流（自适应执行） - 带有日志和洞察的结果追踪 ### 📊 质量智能 (初始阶段) - 测试覆盖率洞察 - 失败分析 - 执行摘要仪表板 ## 🤖 未来的 AI 功能 - UI 问题检测（视觉 AI） - 根本原因分析（LLM + 日志） - 自动创建 Bug（Jira 集成） - 基于风险的测试选择 - 发布就绪度评分 - 不稳定测试检测 ## 🧩 架构 (基于 AI Agent) ## 用户输入 / 系统触发器 ↓ 🧠 AI 编排器 (主 Agent) ↓ ## 测试设计 Agent UI 分析 Agent (视觉 AI) 执行 Agent 缺陷智能 Agent 风险分析 Agent ↓ ⚙️ 执行层 (Playwright / APIs) ↓ 📊 智能层 (洞察与评分) ↓ 📺 仪表板 UI ## 🛠️ 技术栈 | 层级 | 技术 | |-------------|------| | 前端 | Next.js / React | | 后端 | Python (FastAPI) | | AI 层 | LLM APIs + 视觉模型 | | Agents | LangChain / CrewAI (计划中) | | 自动化 | Playwright | | 数据库 | PostgreSQL / MongoDB | ## 🚀 快速开始 ``` git clone https://github.com/ShinuAILabs/shinu-ai-qc-labs.git cd shinu-ai-qc-labs npm install 🧭 Roadmap Phase 1 (MVP) AI Test Case Generator Basic Execution Engine Dashboard UI Phase 2 UI Issue Detection (Vision AI) API Testing Module Auto Defect Creation Phase 3 Autonomous QA Agents Advanced Quality Intelligence CI/CD Integration 📢 About Shinu AI Labs builds AI-powered engineering systems and shares real-world implementations in public. 📬 Connect GitHub: https://github.com/ShinuAILabs LinkedIn: (Add your profile) ⭐ Support If this project interests you, consider giving it a ⭐ ```

标签：AI驱动, Anchore, AV绕过, CrewAI, DLL 劫持, FastAPI, Jira集成, LangChain, LLM, Playwright, pocsuite3, PyRIT, Python, QA工作流, React, SaaS平台, Syscalls, UI测试, UI视觉分析, Unmanaged PE, 人工智能, 多智能体系统, 大语言模型, 无后门, 智能质量工程, 根因分析, 测试用例, 测试用例生成, 测试覆盖率, 特征检测, 用户模式Hook绕过, 端到端测试, 缺陷检测, 自动化运维, 自适应测试流, 视觉AI, 质量评估仪表板, 软件测试, 轻量级, 边缘案例生成, 逆向工具, 风险分析