产品详细介绍
KushoAI 是一个面向现代软件团队打造的 AI 原生基础设施平台，核心理念是让“软件维护”从被动修补转变为主动、持续、智能的工程能力。平台通过在 CI/CD 流水线中部署自治 AI 智能体，自动执行测试、故障检测、问题修复建议以及运行状态监控，帮助团队在代码进入生产环境之前就捕获潜在故障和安全缺口。
平台基于来自客户环境中数百万级别的测试执行经验进行优化与训练，能够在真实工程场景下持续学习和改进测试策略。通过对历史测试数据、缺陷模式和安全问题的分析，KushoAI 可以更精准地识别高风险变更，优先关注关键路径和核心业务逻辑，从而在保证质量的前提下加快交付节奏。
在典型的使用场景中，KushoAI 会作为 CI/CD 的一部分自动运行：当开发者提交代码或创建合并请求时，平台中的 AI 智能体会自动触发测试执行、结果分析和风险评估。对于发现的失败用例、潜在安全漏洞或不稳定测试，系统会给出清晰的诊断信息和可操作的修复建议，减少开发者在排查问题上的时间消耗。
KushoAI 的设计目标包括：
- 提前发现问题：在代码进入生产前捕获功能故障、回归问题和安全缺口，降低线上事故率。
- 减少维护成本：通过自动化测试与智能分析，减少人工编写、维护和执行测试的工作量。
- 提升交付效率：缩短从代码提交到上线的验证周期，让团队把更多时间用于构建新功能而不是修 bug。
- 持续监控与改进：在持续集成与持续交付流程中不断收集数据，优化测试覆盖率和风险识别能力。
对于中大型工程团队，KushoAI 尤其适合以下场景：
- 代码库复杂、服务众多，人工测试难以覆盖全部关键路径；
- 频繁发布迭代，需要在保证质量的前提下加快上线节奏；
- 对安全性和稳定性要求高，希望在开发阶段就尽可能消除隐患；
- 希望通过数据驱动的方式改进测试策略和质量工程实践。
平台通常以云服务形式提供，并支持与主流 CI/CD 工具链集成（如 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 等），让团队在现有流程基础上平滑接入 AI 能力，而无需大规模重构现有工程体系。
简单使用教程
下面是一个从零开始接入 KushoAI 的简明步骤示例，帮助你快速理解基本使用方式：
-
预约演示与开通账号
- 访问官网首页，点击“Book a Demo”（预约演示）。
- 填写公司信息、团队规模和主要技术栈，提交后由官方团队协助开通试用或正式账号。
-
创建工作空间与项目
- 登录 KushoAI 后台，创建团队或组织工作空间。
- 为每个代码仓库或服务创建对应的项目，配置项目名称、代码托管平台（如 GitHub/GitLab）以及访问权限。
-
集成到 CI/CD 流水线
- 在项目设置中找到 CI/CD 集成指引，获取对应的配置片段（如 YAML 配置、API Token 等）。
- 在现有 CI/CD 配置文件中加入 KushoAI 提供的步骤，使其在代码提交、合并请求或预发布阶段自动触发。
- 提交配置变更后，确保流水线能成功调用 KushoAI 的测试与分析服务。
-
配置测试策略与范围
- 在 KushoAI 控制台中选择要覆盖的测试类型（如单元测试、集成测试、端到端测试等，具体以平台支持为准）。
- 设置测试触发条件，例如：每次提交、仅在合并到主干分支时、或按标签/路径过滤。
- 可根据项目风险区域（核心服务、支付流程等）设置更严格的测试策略。
-
查看测试结果与风险报告
- 每次流水线运行完成后，在 KushoAI 控制台或代码托管平台的合并请求页面查看测试结果。
- 重点关注：失败用例列表、潜在安全问题提示、不稳定测试（flaky tests）以及风险评分。
- 使用平台提供的诊断信息（堆栈、日志、变更范围分析等）快速定位问题根因。
-
采纳修复建议并持续优化
- 根据 KushoAI 的建议修改代码或测试用例，重新触发流水线验证修复效果。
- 对于重复出现的问题，可在团队内部沉淀为编码规范或测试策略，并在 KushoAI 中调整规则与阈值。
- 随着时间推移，利用平台的历史数据和趋势报告，持续优化测试覆盖率和质量门禁策略。
通过以上步骤，团队可以在不大幅改变现有开发流程的前提下，将 KushoAI 作为“嵌入式 AI 质量工程助手”，让测试、故障发现与安全检查更加自动化和智能化，从而在保证软件质量的同时，加快产品迭代与创新节奏。
