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株式會社PKUTECH（總部：東京都千代田區，代表取締役社長：劉甚秋）宣布正式推出次世代AI驅動開發平台「Egeria NextCode V2」。 本平台運用獨家演算法，將複雜的基本設計書轉換為結構化Markdown格式，使既有系統的設計資產轉化為「AI可理解的共通語言」。 藉此，不僅新開發專案，就連既有系統也能無縫導入IBM所提供的AI代理驅動企業級開發支援夥伴IBM Bob，實現AI驅動開發。 此外，平台亦實現以結構化設計書為基礎的整合測試自動化。 透過從設計結構化、開發支援到測試自動化的一貫流程，兼顧開發速度與品質，有效消除現場知識過度集中於個人的問題，提升開發生產力。
■ 背景：IT現場在轉向AI驅動開發時面臨的四大障礙儘管多數企業正積極探索AI驅動開發的轉型，但以下四項障礙阻礙了現場的變革：① 現有系統規格難以被AI正確解讀包含大量圖表、業務流程圖與畫面遷移圖、且版面複雜的Excel設計文件，通用型AI難以精準轉換為Markdown格式。 ② 從基本設計書進行「手動整合測試設計與執行」的瓶頸從未結構化的設計文件中手動提取測試案例並執行驗證，耗費龐大工時，且存在功能退化與遺漏確認的風險。 ③ 大規模測試資料製作與遮蔽的負擔為保護個人資訊，需對正式資料進行遮蔽，並為全面測試生成大量假資料，此過程耗費極高人力成本。
④ 機密資訊與設計文件外洩至公有雲的風險在企業級領域中，高機密性的設計文件與業務資料無法上傳至公有雲，導致無法享受最新AI技術帶來的效率提升。 ■ 核心價值：AI驅動開發的最佳解為根本性解決阻礙開發現場的四大障礙，並兼顧開發速度與品質，本公司以整合IBM先進AI技術的IBM Bob為核心，確立五大核心價值。 藉此實現知識去個人化與品質管理標準化，將IT投資轉化為推動下一階段數位轉型（DX）的原動力。 Egeria NextCode V2實現既有系統AI驅動開發的流程【核心價值①】運用專屬工具實現基本設計書結構化現有AI難以解讀複雜圖表與矩陣結構的邏輯關係。
本公司的工具透過獨家演算法，分析配置與符號間的邏輯關聯，將規格轉換為AI可解讀的結構化設計文件。 此結構化文件正是實現高精度編碼與整合測試自動化的前提。 業務流程圖與畫面遷移圖亦透過專有技術精準轉換為Markdown格式【核心價值②】透過IBM Bob實現AI編碼支援IBM Bob是IBM提供的AI代理驅動企業級開發支援夥伴。 既有系統導入時，設計文件的解讀常成障礙，本公司透過Markdown轉換工具解決此問題，實現順暢的AI驅動開發轉型。 此外，本公司亦透過實際應用，向IBM Bob提供回饋，協助提升其成熟度。 【核心價值③】AI驅動的整合測試案例生成與執行平台能從結構化設計文件自動生成涵蓋業務邏輯的測試案例。
將常見於個人經驗的測試設計標準化，生成的測試項目與人工設計內容匹配度達九成以上，並能補足人為疏漏，從測試案例建立、執行到驗證全程自動化。 其精準設計的關鍵，在於自主執行以下六個步驟，忠實重現資深工程師的思考流程。
【測試結構定義】Step 1. 主題建立：從Markdown化設計書中邏輯性定義需確認的業務情境主軸Step 2. 相關資訊清單化：整理使用者權限、事件、資料庫資訊的關聯性Step 3. 目錄建立：依功能分類標準進行結構化，徹底排除AI幻覺【測試與執行】Step 4. 整合測試案例建立：從建構的架構中，生成比人工設計多120%的全面性案例Step 5. 測試資料建立：AI精準推論並生成通過案例所需的資料Step 6. 測試自動執行：從執行到結果成敗驗證全程一氣呵成Egeria NextCode V2的AI驅動測試工具六大步驟【核心價值④】透過AI推論自動生成測試資料以少量實際資料為種子，AI推論模型自動生成測試資料。
即使無法使用正式資料的環境，也能免除複雜的資料遮蔽與龐大假資料準備的負擔，大幅壓縮測試準備工時。 【核心價值⑤】支援本地LLM可在客戶環境內使用本地LLM，完全不依賴外部API。 金融機構、政府機關、製造業等高機密性領域，亦能有效抑制設計文件與客戶資料外洩風險。 ■ 未來展望本平台目前已率先提供給五家客戶進行試用。 未來將持續累積於各開發現場的實績，提升專屬Markdown工具的成熟度，並提高與人工設計測試項目的匹配率。 藉此，將從規格定義到測試的自動化流程進化為更高性能的系統，降低維護成本。 最終目標是實現於本公司支援的所有開發專案中，由AI自主提供支援的環境。
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