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（来源：量子位）

零代码、零bug，30分钟即可创建新网站。

更惊人的是，它能让AI写代码准确率从42%跃升至93%。

这是浙大校友专为AI编程设计打造的智能测试平台——TestSprite 2.0，据介绍是行业首个。

AI生成代码早已不是什么新鲜事，如今，它竟然还能自动生成测试报告，甚至调试并修复错误。

程序员内心不禁os：终于有AI能自主debug了啊！

全程无需人工干预

Cursor和Copilot等AI工具已经可以快速生成代码，但该代码是否真的满足要求，还需要严格的验证。

据介绍，TestSprite是首个专为AI编程打造的测试平台，只需在IDE中提示一次：

TestSprite就会同时审查用户的产品需求文档、描述符和代码库，生成标准且全面的集成测试计划，帮助团队验证其开发意图是否准确实现。

随后，TestSprite会自动完成以下操作：

这些报告会清晰标明哪些功能已通过、哪些功能缺失、哪些存在Bug，从而帮助开发团队在下一个开发周期快速聚焦问题，精准优化。

当研究团队在多个开发平台上测试TestSprite性能时，发现其在Trae上的表现尤为惊艳。

于是他们使用Trae编写代码，TestSprite自动进行测试、调试和修复错误，最终仅用30分钟便实现零代码构建完整网站。

可以说，整个过程无需人工干预，人类真的没动一根手指头。

真是切实符合TestSprite的宣传语：

值得一提的是，TestSprite这次升级最核心的是引入了强大的调度和监控功能，专为持续测试场景设计，确保系统时刻处于生产就绪状态。

智能测试清单与批处理模块将混乱测试转化为结构化工作流，开发者可自由编组测试用例、按需触发批量运行/重运行，更支持自然语言动态修改扩展用例，彻底告别手动脚本时代。

全域智能调度引擎更实现跨时区多频率自动化测试，实时推送QA预警、邮件/网页双端通知及故障精要分析，助力团队提前阻断版本回退与部署风险，为AI应用交付筑起全流程质量防线。

截至2025年，90%的web开发人员都使用AI生成代码，但是其生成的代码准确率仅42%。

但在使用TestSprite后，代码准确率翻了一倍多，高达93%。

真不愧是一上线就好评如潮，现在已得到6000多个开发团队的信赖。

浙大校友创建TestSprite

焦云皓，目前为TestSprite的首席执行官，本科就读于浙江大学，在校期间曾赴美国加州大学伯克利分校交流，后于耶鲁大学获计算机科学硕士学位。

自2015年以来，他专注于自然语言处理（NLP）领域的研究，以第一作者身份在世界顶级会议WWW2018（The Web Conference 2018）上发表论文《Find the Conversation Killers：A Predictive Study of Thread-ending Posts》。

此论文研究了导致网络对话结束的帖子类型，即“线程终结帖子”。通过分析语言特征和上下文信息，焦云皓提出了名为ConverNet的深度学习模型来预测这类帖子，该研究有助于优化对话系统，提高社区对话质量。

在2014至2019年任职亚马逊期间，他先后担任Amazon Web Services与Amazon Business软件开发工程师。

在加入亚马逊之前，他曾参与编写一本面向高中生的人工智能教材，负责《神经网络与模式识别》章节的撰写，致力于AI教育普及。

2024年，焦云皓正式在西雅图创办TestSprite，走上AI创业之路。公司致力于通过消除繁琐的手动测试，将软件发布周期缩短高达十倍。

TestSprite的创新解决方案运用先进的人工智能和机器学习，能够在开发人员提供最少的情况下，提供全面的测试覆盖。

2024年4月，该公司发布TestSprite测试版。同年11月，该公司成功获得150万美元种子轮融资，投资方包括Techstars Mobility Accelerator、锦秋基金、奇绩创坛等顶级投资机构。

TestSprite联合创始人兼首席执行官Yunhao Jiao表示：

2025年1月，该公司发布TestSprite 1.0正式版，并于7月完成2.0重大版本升级，其Starter版本提供1个月的免费试用，次月起每月费用为19美元。

参考链接：

[1]https://x.com/jafarnajafov/status/1947767445483360721?s=46

[2]https://www.linkedin.com/in/yunhaojiao/

[3]https://www.prnewswire.com/news-releases/testsprite-2-0-aims-to-solve-ai-code-quality-crisis-with-its-new-mcp-server-302505031.html