在传统的研发项目管理中，常遇到以下问题——
大量的人力资源被消耗在需求录入、任务拆解及测试用例编写等重复性工作中，不仅降低了组织效率，也因人工操作的不可控性带来了潜在的质量风险。
如何通过AI深度赋能，将团队的精力从重复性的“体力活”中释放，使其回归核心的创造力？
猪齿鱼3.0的回答是：让AI接管繁琐，让人专注创造。
通过构建从需求定义到测试执行的端到端智能闭环，猪齿鱼数智化研发管理平台步入3.0时代，本次更新以AI深度赋能为核心，全面升级研发协作体验，更新其效率边界，助力企业高效管理项目全流程。
全链路AI协作场景
研发效能的飞跃
猪齿鱼3.0的发布，标志着研发协作正式由“手动管理”迈向“智能协同”新阶段。
需求初始化：语义生成实现秒级建单
场景一：
在协同初始阶段，负责人需在表单中录入如：“登录页增加微信扫码功能，下周五上线，由xx负责”等信息，以往需反复回忆细节，并手动操作填写内容，耗时费力。
AI协同功能：
猪齿鱼3.0的「AI辅助创建」功能支持将自然语言描述直接转化为规范的工作项。用户只需像和同事沟通一样，以自然的沟通方式输入指令。系统通过先进的语义理解技术，瞬时解析指令意图，自动提取并填充所有关键字段，生成标准的结构化工作项。
这一转变使需求初始化从“手动录入”进化为“语义生成”，确保了需求生成即具备严谨的颗粒度。
任务规划：智能层级化拆解
场景二：
面对“重构ERP系统权限模块”等复杂技术任务，项目经理通常需要通过冗长的会议进行任务拆分构思。
传统模式高度依赖管理者的个人经验，不仅耗时长，且容易出现逻辑断层或关键路径遗漏，为后续的执行偏差埋下隐患。
AI协同功能：
猪齿鱼3.0的「智能任务拆解」功能，运用先进的算法和智能模型让AI能够深度分析主任务描述及其上下文目标，基于内置的逻辑模型自动生成层级化、权责明确的子任务序列。
不仅解放了管理者的规划时间，更通过标准化的逻辑输出，确保了项目规划的结构性与严谨性，降低了对个体经验的过度依赖。
质量保障：结构化测试设计
场景三：
测试工程师长期受困于海量测试用例的编写与重复性的回归执行。
由于需求变动频繁，手动维护测试库几乎占据了团队近半的精力，导致在高价值的探索性测试上投入严重不足。
AI协同功能：
猪齿鱼3.0的「AI生成测试用例」功能，能直接基于任务或需求的背景描述，智能推理出测试场景，并一键生成结构清晰、覆盖核心路径的X-Mind测试脑图。
从测试目录、用例描述，到前置条件、操作步骤、预期结果，AI为你搭建出专业、完整的测试框架。测试工程师可以更聚焦于更深度的探索性测试、边界测试和用户体验优化，提升测试工作价值。
AI自动测试：无人值守执行
场景四：
智能生成了用例，谁来执行？传统的自动化测试，需要工程师编写和维护大量的脚本，面对频繁变更的需求，往往力不从心。
AI协同功能：
用户只需将已生成的测试用例交给AI，即可自主完成全流程测试验证。猪齿鱼3.0的 「AI自动化测试执行」 功能通过AI实现无人值守的自动化测试验证，并对异常进行精准定位与反馈，将测试人力从重复执行中彻底解放。
工作流程：
读取指令：AI精准理解测试用例中的每一步操作、每一个预期结果。
执行验证：AI自动访问“测试环境”，像真实用户一样操作界面、调用接口，并实时抓取系统反馈。
智能判定：将实际结果与用例的“预期结果”进行比对，自动判断测试“通过”或“不通过”。
精准报告：若测试通过，自动生成可追溯的测试报告；若发现不符，AI将立即标记异常、定位问题步骤，并附上详实的“证据截图与日志”，直接指引人工进行高效复核。
辅助决策：动态归纳下的全天候风险洞察
场景五：
管理层往往面临信息过载。大量关键进度与阻碍因素隐藏在数以千计的工作项评论与操作记录中。
以往需耗费数小时进行人工整理复盘，仍难以实时掌握诸如“环境持续失效”或“接口文档缺失”等隐性风险。
AI协同功能：
「动态智能归纳」功能充当24小时项目助手。AI实时监测工作项内的交流信息与变更历史，实现评论焦点的自动提取、状态变更的精准追踪以及总结的实时生成。
通过语义聚合技术，系统能将表述不同的同类问题进行归因，为管理者提供项目当前画像——涵盖整体进度、潜在风险、协作热点等核心维度，使决策建立在全局、客观的信息基石之上。
猪齿鱼智能协作闭环
AI深度赋能
一个由AI深度赋能的智能协作闭环已经成型：
完成了从“需求创建” → “任务拆解” → “用例设计” → “自动执行测试” → “自动追踪总结分析”的端到端闭环。
AI作为底层协同引擎，贯穿于从需求分析到生产交付的端到端链路。通过对研发全流程的逻辑自动化处理，平台有效消解了传统协作中的流程冗余，使核心人力资源得以聚焦于复杂问题的逻辑推演、技术方案创新及关键风险决策。
这是猪齿鱼3.0 AI能力的开篇。在代码研发与质量保障的核心战场，AI正在引领更具质变的效能变革。
开启猪齿鱼3.0，不仅是选择了高效的研发工具，更是企业构建智能化研发底座、实现研发效能跨越式提升的有效落地路径。
