大会日程
DAY1（5月24日）
DAY2
DAY3 公开课
DAY1
上午
大宴会厅123
09:30-10:10
用好LLM的三大要素                                                                                     马克·温特林厄姆（Mark Winteringham）｜质量工程师 《Testing Web APIs》作者 
质量大模型演进之路                                                                                    齐彦松｜字节跳动 用户增长测试团队负责人 
基于大模型的智能化开发：复杂系统视角下的一点思考与探索                   彭鑫｜复旦大学计算与智能创新学院副院长  教授 
智能编程新纪元：氛围、规约与自主智能体的力量                                     汪晟杰 ｜腾讯 资深产品专家 
宴会厅
Keynote Speech
11:20-12:00
11:00-11:15
10:15-10:55
DAY1（9月12日）
DAY3（9月14日）公开课
DAY2（9月13日）
下午
13:40
-
14:30
宴会厅
14:35
-
15:25
15:30
-
16:20
测试左移体系化实践与AI赋能 - 群核科技的探索与实践
AI驱动的线上问题解决与客户服务能力升级
AI浪潮下的测试质控演进
-3大核心AI测试方向实践
王玉玺 | 群核科技
测试开发资深工程师
张冲 | 群核科技
技术支持专家
董成 | 岩山科技
测试总监
大宴会厅1
测试左移与右移实践
出品人：程相 
群核科技接口自动化能力的发展 
Agent 驱动智能测试工具体系建设
用智能测智能 - 智能体测试工具体系建设实践
罗曼 | 群核科技
测试开发专家
张晔｜腾讯
PCG质效技术负责人
胡涛 | 中国银联
高级研发工程师
大宴会厅2
自动化到智能化测试工具
出品人：张晔 
数字员工AIQA的探索及
实践
基于知识工程的流水线失败脚本AI智能分析实践
华为云Stack 全栈云运维智能体 能力构筑实践
刘道伟 | 百度
资深测试开发工程师
赖洪水 | 中兴通讯
大型项目DevOps负责人
杨奕 | 华为云 
HCC平台部 技术规划专家  
大宴会厅3
大模型驱动的DevOps
工具链
出品人：付求爱 
工作坊：从“度量困境”到“智能破局”：智能洞察实践之路
QETalk研讨会：AI编码时代的研发效能度量体系重构
主讲人：熊志男
 QECon 专家顾问
内容大纲:
1. 引入 
2. LLM赋能的效能度量实践 
3. LLM赋能效能工具的结果度量 
4. 展望与总结
研讨会话题：
1. AI的普及为研发效能度量带来了哪些根本性的挑战与机遇？
2. 如何构建科学的ROI模型，以精准量化AI工具的投入与产出？
3. 告别“代码行”，哪些新的度量指标和评估模型将成为核心？
4. 如何利用AI技术，让效能数据从“统计报表”进化为“智能决策参谋”？
主持人：茹炳晟、熊志男
多功能1+2
工作坊
主讲人：熊志男  
业务价值驱动有效构建高质量数据的方法和实践
基于大模型的智能交互产品评测
构建三层AI防护网：实现需求到测试的智能闭环
易龙 | vivo 
互联网大数据专家 
王珍懿 | 蚂蚁集团
测试开发专家
阳际荣 | 京东零售
质量总监
会议室1+2+3
大模型时代的质量工程
出品人：张国顺 
Vibe Coding对于软件质效提升的挑战与机遇
发起人：茹炳晟
腾讯 Tech Lead  腾讯研究院特约研究员
研讨会话题：
1. Vibe Coding真的提升了软件研发效率吗？
2. Vibe Coding对软件质量带来了哪些正面和负面影响？
3. 老板对Vibe Coding抱有很高期望的同时，现实到底怎么样？
4. 软件工程的本质是编码和测试吗？
5. 资深工程师使用Vibe Coding的行为特征有哪些？
6. “码农”使用Vibe Coding的行为特征有哪些？
7. Vibe Coding适用于哪些软件？哪些软件不适合？
8. Vibe Coding产品形态的优劣比较？
9. Vibe Coding发展趋势展望？
……
多功能3+4
QETalk闭门会 
发起人：茹炳晟 
时段：13:40-15:40 
基于LLM实现研发质效提升的翻车现场：大多数团队踩过的坑与管理者逆袭指南公开课
时间：9月14日  09:00-16:30             地点：上海明捷万丽酒店             报名咨询：郭梦媛 13520678913
  • 1. 为什么你的软件研发越来越慢，成本越来
  •     越不可控？
  • 2. 为什么用了LLM编码工具你的软件质量越
  •     来越差了？
  • 3. 当今软件研发的本质
  • 4. 软件工程的四大内在属性
  • 5. 软件的规模与复杂度困局
  • 6. 软件技术债务的种类与特点
  • 7. LLM和技术债务的关系
  • 8. 质量和效率真的不可兼得？
  • 9. LLM时代，再谈质量和效率
  • 10. 软件研发过程优化的体系化方法
  • 11. LLM给研发效能提升带来的机遇与挑战
  • 12. LLM时代软件工程的“变”与“不变”
  • 1. 面向管理者的LLM基本原理详解
  • 2. LLM应用能力的进阶模型（“倒三角”模型）
  • 3. 提示的万能使用公式详解
  • 4. 提示词的横向扩展和纵向扩展
  • 5. 提示词静态链的使用
  • 6. 提示词动态链的使用
  • 7. 思维链和多思维链
  • 8. ReAct的概念和落地
  • 9. RAG的基本原理与应用
  • 10. 模型微调SFT的利与弊
  • 11. RAG的利与弊
  • 12. 知识工程建设的必要性和核心思路
  • 13. 业界主流Agent的设计思路与使用
  • 14. 业界主流Multi-Agent的设计思路
  • 15. MCP协议的基本原理
  • 16. Manus的基本原理
  • 1. 传统研发团队 vs. 大模型驱动型团队
  • 2. 从需求分析到模型调优的全周期变化
  • 3. 敏捷开发与大模型迭代的融合
  • 4. LLM应该给哪个层次的工程师使用
  • 5. 算力、数据、人才三大核心资源的管理
  •     策略
  • 6. 成本效益分析：微调 vs. RAG
  • 7. 成本效益分析：私有化部署 vs. API调用
  • 8. 研发场景下大模型的滥用带来的质量问题
  • 9. LLM带来架构腐化和一致性恶化的问题
  • 10. 没有质量的效率毫无意义
  • 1. 软件研发全流程中LLM擅长的部分
  • 2. 软件研发全流程中LLM不擅长的部分
  • 3. 竞品分析与市场调研阶段LLM的应用场景
  •     与案例
  • 4. 产品概念与产品定义阶段LLM的应用场景
  •     与案例
  • 5. 产品原型阶段LLM的应用场景与案例
  • 6. 需求分析阶段LLM的应用场景与案例
  • 7. 技术选型阶段LLM的应用场景与案例
  • 8. 顶层设计阶段LLM的应用场景与案例
  • 9. 详细设计阶段LLM的应用场景与案例
  • 10. 从设计到UML，从UML到代码的完整示例
  • 11. 编码阶段LLM的应用场景与案例
  • 12. 代码评审阶段LLM的应用场景与案例
  • 13. 单元测试阶段LLM的应用场景与案例
  • 14. 接口测试阶段LLM的应用场景与案例
  • 15. 持续集成流水中LLM的应用场景与案例
  • 16. 各类软件工程文档中LLM的应用场景与案例
一、LLM时代软件研发质效提升导论
二、面向技术管理者的LLM体系化知识详解
三、LLM对技术管理的颠覆性影响
四、LLM在软件研发全流程中的应用与案例
下午
13:40
-
14:30
宴会厅
14:35
-
15:25
15:30
-
16:20
16:35
-
17:25
17:30
-
18:20
把脉大模型-AI大模型评测能力建设及实践
Al Agent 驱动的云计算客户场景测试全链路自动化实践
基于AI录制回放的自动化探索与实践
AI助力的资损防控体系化解决方案
电商多场景AI巡检
张琪 | 京东健康 
质量效能部 测试开发专家
强强｜华为云
高级渗透测试专家
徐志刚 / 苗悦莹  | bilibili 
资深开发工程师 / 高级测试开发工程师
汪志贞 | 阿里巴巴
高级测试开发专家
梁慧 | 阿里巴巴
测试开发专家
大宴会厅1
专项测试
出品人：马鑫 
动态知识驱动LLM的具身智能测试分析提效工程与实践
AI驱动的测试用例生成平台建设实践
API测试智能体：从自动化到智能化的跃迁
AI驱动的缺陷检测智能体能力构建
基于知识工程的全栈AI智能测试体系
郑天｜字节跳动
资深测试开发架构师
龚李迪｜bilibili
资深测试开发工程师
郑林｜百度
资深测试工程师
宣辛欣 | 美团
技术专家
冯茂盛 |  中兴通讯
过程改进总工
大宴会厅2
智能化测试技术实践
出品人：齐彦松 
多模态模型驱动前端研发变革
代码AI Agent在变更影响分析领域的探索与实践
基于模型的自主遍历测试Agent 
基于数据服务生态的智能造数取数智能体建设实践
唐辉 | 百度
资深工程师
陈军 | 美团
技术专家
齐佩之 | 华为
GTS业务体验领域测试专家
张洁芳 | 中国工商银行
软件开发中心 金融科技经理
大宴会厅3
质效领域Agent实践
出品人：王胜 
多模态大模型赋能可解释性画质评估任务——抖音画质大模型应用实践
AIGC时代画质修复
算法发展
微信IH-VQA：iMatch算法在AIGC质量评测中的实践
多模态图像生成与质量
评价
范昊天 | 字节跳动 
抖音 资深算法工程师
董航 | 字节跳动
智能创作 资深算法工程师
孙暕晖 | 腾讯
微信 资深工程师
刘笑宏 | 上海交通大学 
副教授
多功能1+2
大模型赋能多媒体质量评估的范式革新与产业实践
出品人：李涛 
数据与知识双轮驱动的行业大模型研究与应用
大模型时代：“搭积木式”知识工程，驱动AI智能体高效落地
AI双轮驱动｜数据与知识赋能网元故障智能运维
知识挖矿技术在研发体系中的实践应用
甘磊磊｜浙江大学
计算机科学与技术学院 
软件学院研究员 工学博士
陆钱春 | 中兴通讯
有线大模型总工程师 知识工程首席专家
何汉东 | 中兴通讯
网元故障运维技术专家和知识图谱专家
杨吉喆 | 中兴通讯
无线院AI应用教练
会议室1+2+3
从数据治理到知识工程：双引擎引爆AI提效革命
出品人：刘芳 
破解大模型软件测试难题
发起人： 齐彦松
字节跳动 用户增长测试团队负责人
发起人：朱少民
QECon发起人  CCF杰出会员 《软件工程3.0》作者
研讨会话题：
1. 单元测试用例生成有哪些坑？借助大模型会有多大实质性改进?
2. GenAl用于API测试用例生成有哪些成熟的实践?
3. 测试域训练数据质量普遍比较低，大模型给我们什么新的启示?
4. 今天“推理模型+深度搜索”对程序语义的理解更加深刻，是否能解决测试断言（Test Oracle）问题？
5.  在复杂业务逻辑中，有哪些技术手段可以提升大模型对业务的理解，从而确保生成的测试用例具有足够的准确性和有效性？
6. 当测试人员可能会依赖自动化生成内容时，我们如何保证测试的质量？
7. 测试AI能力对业务RAG知识的依赖较多，实践中有哪些好的业务RAG知识库建设标准或者规范？
8. 测试团队或测试人员，如何应对智能测试转型的挑战？
多功能3+4
QETalk闭门会
发起人： 齐彦松/朱少民 
16:20-16:35    中场休息
时段：16:35-18:35 
上午
09:30
-
10:20
宴会厅
10:25
-
11:15
11:25
-
12:15
11:15-11:25    中场休息
面向行业智能体评测的高质量数据合成技术
数据驱动下的广告可见性和真机体验实践分享
游戏用户体验中的精准响应与动画一致性评测实践
范雨欣 | 蚂蚁集团
算法工程师
吴婷 | 阿里巴巴淘天集团
高级测试开发工程师
徐鸿玥 | 腾讯
专项技术测试高级工程师
大宴会厅1
数据驱动测试与精准测试
出品人：熊志男 
基于数据飞轮多轮知识库AI辅助测试用例生成测试实践
基于大模型的客诉故障探测方案实践与思考
智解用例・自生脚本・自愈执行：效率与可控的测试新解
黄立华 | 华为
GTS测试专家
王旭峰 | 饿了么
高级测试开发专家
李远康 | 科大讯飞
测试部副总监
大宴会厅2
LLM赋能下测试实践与流程再造
出品人：任红亮
如何在一小时内生成一个测试用例生成平台
Agent与Flow的共生：开启研发效能新纪元
EARS语法驱动的Agent需求⼯程实践 - 从Vibe Coding到⼯程化AI开发的质效跃升
李亚飞 | ClackyAI
CEO
揭光发（Jeff）  | 腾讯云 
架构师联盟社群管理主席 腾讯 专家工程师
赵兵 | 腾讯云
高级工程师
大宴会厅3
大模型在研发提效中的
深度实践
   出品人：揭光发（Jeff） 
新一代 Agentic Coding 平台Qoder 在真实软件开发场景的应用
我没有用Vibe coding写生产代码，而是先写好测试代码
从氛围到落地：CodeBuddy驱动的Agentic AI编程实践
左志鹏  | 阿里云
智能集团研发工程师
伍斌 | 独立AI应用咨询师
汪晟杰｜腾讯
资深产品专家
多功能1+2
技术的 Vibe Coding 专场
出品人：汪晟杰 
蚂蚁数科Agentar智能体平台质量保障体系实践和落地
蚂蚁数科企业智能体评测实践和探索
蚂蚁数科知识工程评测：构建高效评估体系推动企业级智能体进化与落地
陈莹莹 | 蚂蚁数字科技
⾼级测试开发⼯程师
陈新 | 蚂蚁数字科技
测试开发专家
李程 | 蚂蚁数字科技
高级测试开发专家
会议室1+2+3
蚂蚁数科专场：AI Agent质量评测
出品人：张立华 
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