Mr.Children的案例列表
研发质量巡检与AI自动化测试体系
背景：AI 产出快速增长，人工审核跟不上；项目文档与产出的质量问题往往到后期才暴露。做了什么：搭建双线质量保障体系。一条是巡检线：覆盖需求、设计、测试、进度四类检查，每天自动产出决策清单，明确哪些需要拍板、哪些需要人工核验、哪些已自动处理。另一条是 AI 自动化测试（AITest）全流程：测试集设计、自动评分、回归重测、版本对比报告，并对 AI 产出做环节级定位，说清楚问题出在哪一步。结果：体系已稳定运行数月，覆盖多个项目，质量问题在产生当天即被发现。
通用智能体评测体系
背景：AI Agent 产品效果不稳定，缺少客观衡量标准，改动之后不知道是变好还是变差。做了什么：主导设计从评测维度、评分标准、回归测试到问题定位的全链路评测规范；评测集自动重跑，版本对比报告量化进退；问题定位从凭感觉变成按证据链排查，优化建议均可验证。结果：评测体系已用于实际 Agent 系统的迭代验证，每次变更都能给出“这次比上次好还是差”的量化结论。
自动化工作流设计与落地
背景：团队里重复性的审核、检查、报告类工作多，人工成本高，标准不一致。做了什么：梳理业务流程，识别适合自动化接管的环节；设计触发条件、执行步骤、输出格式与异常处理；搭建上线后对团队做培训交接，确保能独立维护。结果：多个自动化流程已实际运行，重复性检查由机器完成，人只处理需要判断的部分，交付物全部文档化，可远程异步协作。
案例判断参考
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研发质量巡检与AI自动化测试体系
背景：AI 产出快速增长，人工审核跟不上；项目文档与产出的质量问题往往到后期才暴露。做了什么：搭建双线质量保障体系。一条是巡检线：覆盖需求、设计、测试、进度四类检查，每天自动产出决策清单，明确哪些需要拍板、哪些需要人工核验、哪些已自动处理。另一条是 AI 自动化测试（AITest）全流程：测试集设计、自动评分、回归重测、版本对比报告，并对 AI 产出做环节级定位，说清楚问题出在哪一步。结果：体系已稳定运行数月，覆盖多个项目，质量问题在产生当天即被发现。...
通用智能体评测体系
背景：AI Agent 产品效果不稳定，缺少客观衡量标准，改动之后不知道是变好还是变差。做了什么：主导设计从评测维度、评分标准、回归测试到问题定位的全链路评测规范；评测集自动重跑，版本对比报告量化进退；问题定位从凭感觉变成按证据链排查，优化建议均可验证。结果：评测体系已用于实际 Agent 系统的迭代验证，每次变更都能给出“这次比上次好还是差”的量化结论。...
自动化工作流设计与落地
背景：团队里重复性的审核、检查、报告类工作多，人工成本高，标准不一致。做了什么：梳理业务流程，识别适合自动化接管的环节；设计触发条件、执行步骤、输出格式与异常处理；搭建上线后对团队做培训交接，确保能独立维护。结果：多个自动化流程已实际运行，重复性检查由机器完成，人只处理需要判断的部分，交付物全部文档化，可远程异步协作。...
