三年前，我們的測試團隊遇到了一個典型痛點：隨着產品快速迭代，用例庫日益臃腫卻難以維護，大量用例失效或重複，測試效率不增反降。更麻煩的是，缺陷分析、需求變更和測試執行之間形成了信息孤島。直到我們基於n8n構建了一套自愈型質量管理系統，局面才徹底改變。 今天，我將完整分享如何用這款開源自動化工具，構建一個能夠自我修復、持續優化的智能質量知識體系。 一、架構設計：讓質量數據流動起來 核
Aloudata Agent 自今年年初推出以來，始終保持着快速迭代的節奏，實現了從智能問數到決策建議的端到端分析閉環。當我們同越來越多客户進行共創，我們聽到了來自真實場景的需求： “每次月度經營會前，團隊都要通宵達旦地取數、做數據月報、調整格式。” “AI 生成的報告總差那麼點意思——要麼邏輯跳躍，要麼缺乏業
