时间： 10月31-11月1日     地点：北京 - 希尔顿逸林酒店三楼宴会厅
2025全球软件质量&效能大会 · 北京站
QECon全球软件质量&效能大会自办会以来，始终将质量、效能与每一位软件从业人员紧密连接在一起，追寻“提质增效”的最佳实践，坚持“一线技术与工程实践输出”。面向5年以上丰富经验的“实践者”分享具有指导价值的前沿、落地案例，和更多的研发团队进行思想的碰撞与经验的交流。
80
位
实践先行者
1400
+
现场嘉宾
2000
+
全网直播
大会主题
CONFERENCE TOPICS
AIGC时代的测试智能创新
随着AIGC时代的到来，测试领域在智能化方向上也迎来了一场深刻的变革。本专场将重点讨论以下方向：
1）AIGC时代下测试智能Agent的探索与畅想；
2）AIGC赋能测试分析、测试用例生成、测试代码生成等智能化场景的优秀案例与实践。期待与大家一起交流大模....
出品人：
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自动化到智能化测试实践
随着人工智能技术的日益成熟，智能化测试已成为提高软件开发效率和质量的关键。本次专场将围绕“智能化测试策略、自动化测试框架的智能化升级、AI在测试中的应用场景、以及智能化测试对提高测试准确性和效率的影响”等话题进行深入讨论。参与者将有机会了解和交流如何利用...
出品人：
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大模型评测与质量保障
随着大模型能力的迅猛发展，各类LLM应用正在快速迭代并深入到我们日常生活和工作的各个层面。随之而来的问题是：如何全面、准确、高效地评测大模型和AI应用，持续驱动模型和产品迭代改进。这是各个AI产品团队都在探索实践的问题。希望通过分享有效方法、先进工具和优...
出品人：
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精益敏捷驱动的高效价值交付
专场致力于探索在AI时代下，如何运用精益和敏捷原则优化软件开发流程，实现快速、高效的价值交付。我们将聚焦于技术债务的管理、价值流的优化以及团队协作的强化，以确保在不断变化的市场需求中，软件项目能够持续地提供真正的用户价值。
出品人：
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效能度量：从洞察到智能化
近十年，各个IT企业都在积极的开推进研发数字化，「效能度量」已经成为研发基础设施建设的必要环节之一。随着近几年的深入开展，各企业也都遇到了相似的难题，包括，如何建立体系化“研发效能指标体系”？如何让数据有效的诊断出效能问题，驱动研发团队持续提效，实现从度...
出品人：
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大模型时代十倍效能提升之道
在本次专题中，我们将深入探讨在大模型时代如何通过创新技术、流程优化、模式和范式的转换，走向十倍的效能提升之路。我们将分享最新的前沿探索及可落地的第一手实践案例，帮助参与者了解如何有效利用大模型，对软件研发过程进行多维度的强化和重塑，以新的方式达成效...
出品人：
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LLM赋能大前端质量
分论坛将探讨大语言模型（LLM）在前端开发提效和质量保障中的创新应用。重点包括：利用LLM自动生成和优化前端代码、智能化自动测试、开发文档生成与管理、以及用户体验优化。通过实践案例展示，参会者将了解到如何在实际项目中有效应用LLM技术，提升前端开发的效率...
出品人：
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测试左移&右移落地实践
随着技术的不断革新和企业对质量的日益重视，测试左移和右移已经成为了实施质量保证过程中必不可少的两大实践，本专场我们将深入探讨测试左移和右移相关的技术、方法，分享优秀的相关实践以及可落地实施的案例，帮助参与者了解如何通过测试左移和右移帮助企业提升质量...
出品人：
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AIGC时代的代码质量
在AIGC时代，如何保障LLM生成的代码质量问题。本专场将涵盖 “代码大模型、代码补全、代码生成、代码修复、代码评审、代码质量评估” 等相关话题，并关注代码大模型或其他人工智能技术如何助力代码评审、提高代码质量。参与者将了解业界这方面的一些优秀实践，从而应用在工...
出品人：
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大模型与工具链的协同进化
曾几何时，智能化还是平台工具链建设领域理想化的未来，而随着AIGC大模型能力的快速演进，其在平台工具链建设中的角色愈发关键，正塑造着未来的开发、运维和业务流程。那么当我们耳熟能详的工具遇上大模型会擦出怎样的火花，这就是本专场试图回答的问题。在本专场中...
出品人：
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稳定性全链路
全链路稳定性保障是当前互联网技术中的一项系统性大工程，旨在通过全面压测、容量规划、全域可观测性建设、技术风险应急处置等多手段确保系统在复杂环境下的稳定运行。在当今微服务架构盛行的时代，服务的模块化和分布式部署为系统的可扩展性和灵活性带来了极大的提升...
出品人：
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全程软件质量管理与度量
本论坛聚焦软件开发全生命周期的质量管理与度量，旨在探讨如何通过系统化、数据驱动的方法提升软件质量。我们将深入讨论需求、设计和编码、测试的质量保证，以及运维阶段的质量监控。同时，我们将探讨如何建立有效的质量度量体系，包括选择合适的质量指标、实施自动化...
出品人：
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闭门智囊会・使用大模型实现质效
提升必须跨过的几座大山
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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：
· 以DeepSeek为代表的推理模型对于质效提升有哪些适合的应用场景？
· 代码补全看起来很高效，但是为什么全局研发效率并没有明显提升?
· GenAI用于代码生成，代码的质量为什么变低了?
· GenAI用于代码生成的安全问题如何解决
· 私域知识库的构建有哪些坑，为什么你的RAG准确性不高?
· 基于DeepSeek蒸馏的“小”模型的私有化部署有哪些实践和应用?
· 以DeepSeek为基础构建的优秀提效应用有哪些？其中哪些思路可以供参考？
· 低成本的Agent开发有哪些方式和主流框架
· DeepSeek出现后，Multi-Agent的机遇和挑战会在哪里?
· 了解业界大厂基于LLM实现质效提升的落地标杆案例有哪些?哪些能为我所用?
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闭门智囊会・破解大模型软件测试难题
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发起人：朱少民  
QECon发起人 “软件工程3.0”定义者
研讨会话题：
· 之前单元测试用例生成有哪些坑？借助DeepSeek R1会有多大改进?
· GenAl用于API测试用例生成有哪些成熟的实践?
· 测试域训练数据质量普遍比较低，DeepSeek Zero给我们什么新的启示?
· 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？
· 在复杂业务逻辑中，“推理模型+智能体”组合解决方案可以确保生成的测试用例具有足够的准确性和有效性？
· 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？
· 测试团队或测试人员，如何应对智能测试转型的挑战？ 
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