【高远】AI智能化缺陷管理：把缺陷的文字、图片、语音串成飞书项目里的结构化记录

上周智驾测试组收到一条 bug：泊车的时候撞墙上了。

一条看起来很简单的问题，落到系统里可就不简单了——时间、优先级、功能类型、现象分类、问题发生位置、报告人……十几个字段要挨个填。更要命的是，功能类型这种字段全是专业术语，"LCC""APA""NOA" 分得清清楚楚，填错了后面全乱。

一个人一天下来，光录缺陷就能录到眼花。这事在测试团队里太常见了，可它本不该这么干。

一、录一条缺陷，到底卡在哪

把录缺陷这活儿拆开看，折磨人的地方其实就几处：

第一，字段多。 每次录入都得把相关属性填一遍，版本、用例、优先级、功能类型……信息不变也得重新敲。

第二，术语认不准。 测试同学不是不清楚问题出在哪，而是得把口语化的描述，手动对应到下拉框里的标准术语。一个"泊车撞墙"，得先判断它是 APA 功能、还是别的，再选对值。选错了，统计就歪了。

第三，得登到飞书项目的对应工作项里手敲。 聊天记录截图、语音、现场照片，都是散的，全靠人脑转成结构化字段，再一条条搬进去。

第四，日报自己统计。 一天录完，还得汇总"今天几条 P0、几条 APA"，又是另一轮手工活。

这四步加起来，录缺陷就从"记一笔"变成了"打一份工"。

二、把最耗体力的活，交给系统

高远科技做的这款 高远-AI智能化缺陷管理应用，就是冲着这几件事去的。它基于飞书项目的 AI 能力，把"缺陷录入"这件最磨人的活，从人手上接过来。

整个链路是这样的：测试人员先把这次测试的关联版本、测试版本、执行用例录好作为前置数据；然后描述问题，大模型结合知识库把问题智能解析、自动拆分字段写进飞书项目；最后把缺陷关联到对应用例。三步，剩下的交给系统。

先看录入前的准备。你只需要把这次测试的关联版本、测试版本、执行用例选好，后面录缺陷时就不用每次重复填。

三、文字、图片、语音，丢进去就行

这是最省心的一步。以前你得一五一十把问题描述写标准、选对术语；现在，你用文字写、贴张图、甚至发段语音都行。

产品会根据文字、图片、语音的描述，用"提示词 + 知识库 + 大模型"的能力，把缺陷数据智能化识别成标准属性。你不用再纠结"这到底算 LCC 还是 APA"，模型替你判断、替你填。

比如你丢一句"2026年2月4日14:52，泊车时撞墙上"，系统自动把它拆成标准字段：功能类型判成 APA，现象归到对应分类，时间、描述一并带进去。

四、自动入项，缺陷进了飞书项目

识别完，缺陷数据直接写入飞书项目的工作项，不再是聊天群里的一张截图、一段语音，而是一条条带摘要、描述、状态、优先级、功能类型的结构化记录。

上图里两条缺陷——"LCC，直道行驶不居中"和"APA，泊车时发生碰撞"，状态、优先级、功能类型都自动带好了。录缺陷的人，这下从"打字员"变回了"测试员"。

五、不止录进去，还帮你连起来

录入只是第一步。这款应用最实在的价值，是把缺陷和研发链路上的其他环节自动接上。

自动关联测试用例。 每个缺陷会自动挂到相关的测试用例上。你不用再手动去翻"这条 bug 对应哪个用例"，点开用例就能看到它关联的缺陷。

自动生成解决方案。 系统结合知识库和大模型，针对缺陷推荐最佳解决方案，写进缺陷跟踪记录表。比如一条"APA 泊车碰撞"的缺陷，它会建议优化传感器融合算法、调整阈值来改善泊车安全。

自动分配处理人。 系统找到测试用例里的功能开发人，把他的信息写进缺陷处理人字段，并直接推送飞书消息通知。

处理人那边也会实时收到提醒，不用你再去群里 @ 一遍。

六、一天结束，日报自己出了

最容易被忽略、却最费人的，是收尾的统计。这款应用会按不同维度自动生成测试日报——问题总数、测试结论、优先级分布、现象分类分布，饼图柱状图直接出。

以前要下班前花半小时汇总的事情，现在打开就是现成的。

七、数据说话：60天，18000条

光说功能太空，看一组真实数字。

某智能驾驶客户，用这款应用 60 天，智能化录入了 18000 条缺陷数据，准确率超过 98%。背后消耗飞书 AI 额度 36000 个，花费 1800 元。

而同样的工作量，原先最少需要一个人月，成本最低 20000 元。

算下来，费用节省了 97%。

这不是少雇了半个人，而是把"录缺陷"这件毫无成长价值、却天天占着人力的事，彻底从人手上拿掉了。省下来的时间，测试同学能多跑两轮实车、多覆盖几个边界场景——那才是测试该干的事。

写在最后

高远-AI智能化缺陷管理应用干的，就是把测试同学从"打字员"变回"测试员"：缺陷的来源不管是文字、图片还是语音，系统帮你识别、帮你入项、帮你关联、帮你派发、帮你出报告。

如果你的团队也在被缺陷录入这件事折磨，欢迎扫描下方二维码填写调查问卷，领取配置样例和落地指引。