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解决方案
AI 代码变更验证解决方案：每类变更，
都有验收办法
从理解变更目标和影响开始，按风险调用现有测试、安全与工程工具，再把直接证据变成可审计的合并与发布结论。
- 1理解改动读取需求、Git Diff 和仓库上下文，明确这次改动要做什么、允许改哪里。
- 2独立检查按风险调用缺陷检测、代码评审、影响分析和浏览器执行，不依赖 Agent 的自述。
- 3留下证据保留发现、命令输出、截图和日志，写明查了什么、没查什么。
- 4给出结论通过、不通过或需要人工复核；不通过时把位置、期望和实际交回 Agent 修复，改完再验。
CodexQA 独立于写代码的 Agent，对照需求检查每次改动：找缺陷、查波及、留证据，给出可复核的合并结论。证据不足不放行，并写明还缺什么。
- 1建立变更索引基于 Git Diff 建立差异索引，标出新增、修改和删除的方法。
- 2反查入口与调用链从改动方法向上追溯到 API 与页面入口，确定需要回归的范围。
- 3召回用例并判定覆盖按测试调用关系和测试文件召回已有用例，逐个方法给出三档覆盖结论。
- 4输出报告并补测生成一份 HTML 报告，包含影响入口、改动清单、测试方案和覆盖判定，并为未覆盖点新增可运行的测试文件。
CodexQA 为每次代码变更给出覆盖证据：改动方法被哪些用例覆盖、能从哪些接口和页面触发、还缺哪些测试。现在可通过开源技能 codexqa-change-analysis 获得三档覆盖判定；代码行与分支的增量覆盖率系统规划中。
- 1确定测试对象选择需求、接口、代码提交或业务流程，并加载相关历史资产。
- 2分析风险与覆盖拆解正常、边界、异常、权限、状态转换和兼容性场景。
- 3生成结构化用例生成可读、可编辑、可转为自动化脚本的测试用例草案。
- 4评审与持续维护由团队确认后入库；需求或代码变化时，生成增量修改而非重复创建。
CodexQA 智能测试用例生成读取需求、接口定义、代码变更、历史缺陷与覆盖率，生成测试场景、前置条件、步骤、断言和数据，并经过评审写回用例库。
- 1业务意图输入与用例生成通过自然语言描述、录制交互或从用例库选择核心业务旅程，AI 自动生成标准化 UI 自动化脚本与前置断言。
- 2智能多维定位与环境就绪解析页面无障碍语义与视觉布局，为关键控件建立多重定位备选；配合智能 Mock 与测试数据构造准备执行环境。
- 3跨端分布式矩阵执行在多浏览器内核、不同屏幕分辨率以及云真机池上并行执行，全程基于可观察状态动态等待，杜绝固定 sleep 延迟。
- 4智能自愈、诊断与证据回传遇到界面微调时自动触发自愈修复，执行失败时生成多模态根因诊断报告，将录屏、网络包与修复 Diff 自动回传至质量中台。
CodexQA 智能 UI 自动化测试平台融合自然语言用例生成、基于 ARIA 语义与多模态视觉的智能元素定位、自愈式脚本维护（Self-Healing）与真机并行执行，自动留存 HAR 网络包、控制台日志与步骤录屏，减少脚本因改版失效和环境抖动带来的误报。
- 1读取变更与上下文从 Pull Request、Git 提交或需求单读取 Diff 代码，同步关联需求条目与 OpenAPI 契约。
- 2构建智能代码图谱沿着函数调用链与接口上下游依赖向外遍历，圈定受影响的接口、前端组件与核心业务流程。
- 3生成精准回归清单依据智能代码覆盖率基线，筛选必须执行的测试集合，标注可安全跳过的用例，并标记未覆盖风险路径。
- 4执行并反馈证据并发执行选定用例，将测试结果、增量覆盖率雷达图与缺陷证据回传至 PR 评审与质量中台。
CodexQA 通过智能代码知识图谱、接口依赖链、线上真实流量和智能代码覆盖率多层探针，深度分析每次代码提交的影响范围，自动选择需要重跑的用例、精准补齐未覆盖路径，把全量回归收敛到变更相关的高风险范围。
- 1同步接口契约与流量自动化同步 OpenAPI 文档或网关抓包流量，建立统一的接口模型与版本管理基线。
- 2智能生成用例与数据AI 自动推导参数组合与依赖关系，智能生成测试用例集，并利用智能数据构造准备入参。
- 3配置智能 Mock 环境针对下游未就绪或不稳定的依赖服务，一键启用智能 Mock 规则完成仿真。
- 4持续回归与漂移告警在代码提交与发布流水线中触发自动化执行，一旦检测到契约破坏或响应异常立即阻断告警。
CodexQA 智能接口测试平台从 OpenAPI、GraphQL 与 gRPC 契约和真实流量自动生成接口用例，提供智能 Mock 服务仿真与智能测试数据构造，持续监控契约漂移，并在代码变更后只回归受影响的接口。
- 1定义评测集从真实问题、历史对话和边界案例整理数据集并标注期望。
- 2选择指标按功能类型组合准确性、忠实度、检索、轨迹和安全指标。
- 3接入 CIPrompt、模型或知识库变更时自动运行评测，输出与基线的差异。
- 4归因与修复按失败样本定位到检索、Prompt、模型还是工具问题，形成修复任务。
CodexQA 用数据集、LLM-as-judge 与规则断言评测大模型应用的准确性、幻觉、检索质量、工具调用轨迹与安全性，把评测接入 CI，让 Prompt 或模型变更在上线前得到量化反馈。
- 1定义关键流程选择登录、支付、消息等必须在真机验证的用户旅程。
- 2生成设备脚本从经过评审的步骤生成设备操作与断言，标注需要处理的系统弹窗。
- 3并行执行在选定的机型矩阵上运行，采集每台设备的证据。
- 4差异分析对比机型间结果，区分产品缺陷、机型兼容问题与环境抖动。
CodexQA 云真机让 Agent 通过 MCP 在 iOS 与 Android 真机上安装、操作、断言和取证，覆盖 App 与小程序的关键流程，并把录屏、设备日志与性能数据随结果留存。
先验收一个
真实 Agent PR
不以执行了多少检查衡量验收，而看证据是否足以支持合并、还剩哪些风险、谁需要确认。