Kane CLI現已支援將需求直接轉化為「發表」或「暫停」的判定：透過設計測試、在真實瀏覽器中運行測試，並生成open.evidence證明包，團隊成員、AI代理和稽核人員均可進行驗證，且無需仰賴任何伺服器或儀表板

舊金山和印度諾伊達--(美國商業資訊)-- TestMu AI（前身為LambdaTest）是全球第一個由代理式AI驅動的品質工程平台。該平台在其自然語言測試工具Kane CLI中引進了「從需求到判定」(Source-to-Verdict)閉迴路。在Kane CLI從瀏覽器自動化工具不斷演進的基礎上，該閉迴路能夠將產品需求轉化為發表決策：自動編寫測試、在本地瀏覽器中運行測試、蒐集證明、根據實際執行情況衡量涵蓋率，並最終返回判定結果。

當AI代理負責編寫、運行和修復測試時，一個綠色的對勾已不再可靠：什麼都不檢查的步驟可能會通過；針對幾周前已變更的規格編寫的測試可能會通過；甚至點選根本沒有生效，代理卻報告「已完成」的情況也會顯示通過。在每個儀表板上，「空的綠色」和「獲得的綠色」顏色相同，數字在攀升，但風險並未消除。Kane CLI填補了這一空白：它將需求直接轉化為判定，並為每一個步驟提供證明。

一個閉迴路：從需求到判定。

你不再需要交給Kane CLI測試腳本，而是直接提供需求。九個階段構成一條可追溯的鏈路：

需求來源→業務使用案例→場景→驗收標準→test.md→執行→證明→涵蓋率→判定

前半部分是AI執行測試工程；後半部分則是證明。最終的數字由機器讀取，絕非人工輸入或主觀臆斷。

• 相容任意輸入源。將Kane CLI指向產品需求文件(PRD)、Jira工單、Confluence規範、Figma架構或示範影片，它即可將其拉入上下文——沒有其他工具能將Figma節點或mp4影片做為需求來源。
• AI設計測試，並在必要時主動提問。它會擷取業務使用案例，將其拆解為場景，並將每個場景錨定到驗收標準。當兩個來源存在衝突時，它會暫停並詢問哪個是最新的，而不是盲目猜測。
• 人類可讀的測試，自帶涵蓋率映射。輸出結果為test.md：人類可編輯的純Markdown格式，其中每一步都聲明了它所證明的標準。可追溯性內建於測試中，而不是依附於測試的獨立試算表。
• 在真實瀏覽器中的確定性執行。編寫階段寬鬆且以意圖為基礎；執行階段則重放錄製的運行過程，循環中沒有大語言模型(LLM)參與，因此每次行為都保持一致。只有當產品真正偏離預期時，自動修復(Autoheal)才會介入，且流程可執行超過50個步驟。
• 每次運行生成一個One.evidence證明包。它不僅是螢幕截圖和日誌，而是完整的運行記錄：代理的執行軌跡、網路請求（HAR格式）、出現分歧的DOM狀態、控制台資訊、影片，以及任何失敗的根因分析報告。它以分層頁面的形式打開——L0（極簡）、L1（涵蓋率與品質訊號）、L3（簽名、認證及逐文件雜湊）。
• 每個對勾背後有三個評分。證據支撐（通過是否真實）、合法性（代理是否真正執行了操作——空操作點選會顯示legit:false）以及確定性（是否可複現）。
• 允許下降的涵蓋率。涵蓋率是根據證明包計算得出，而非由運行工具自行斷言。嚴格模式會降低那些針對已變更規格通過的測試的評等——只有允許下降的百分比，在上升時才值得信任。
• 最終由人工簽字。涵蓋率、置信度、未涵蓋的標準和過時的來源會集中整理為一個最終判定（發表或暫停），以必要的檢查項形式發表在提取請求上，並附帶證明連結。機器提供證明，由人來做出最終決定。

「現在的軟體在發表時，已有代理參與循環，負責編寫測試、運行測試和修復故障。綠色對勾是為人類逐行閱讀程式碼的時代設計，它從未被設計為在代理介入的循環中運行。Kane CLI將需求一路推進到發表決策並展示其工作過程，留下一份團隊成員、代理和稽核人員都能據之採取行動的記錄。」 TestMu AI共同創辦人兼成長負責人Mudit Singh表示。

.evidence是完全開放的。證明包並不鎖定在儀表板內，而是採用純YAML和Markdown格式，支援版本控制、在git中進行差異比對，且人類、代理和稽核人員均可讀取。團隊即使不採用Kane CLI本身也可以使用該格式，並且證明包可以匯出為CTRF和JUnit等CI格式。你可以把它看作是「測試證據的PDF」。

關於TestMu AI

TestMu AI（前身為LambdaTest）是全球第一個由代理式AI驅動的品質工程平台，透過將自主測試能力與真實世界的驗證相結合，協助團隊在AI優先的時代充滿信心地建構、測試和發表軟體。如欲瞭解更多資訊，請造訪www.testmuai.com。

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