大模型APP的测试本质是“测试模型与应用的协同系统”，而传统APP是“测试代码实现的功能系统”。其核心区别在于：测试对象从“确定性代码”扩展到“概率性模型”，测试维度从“功能-性能”扩展到“推理质量-多模态协同”，测试流程从“版本固定”升级到“模型-应用双迭代适配”。模型推理的鲁棒性与质量、多模态交互的协同性、设备/系统/模型版本的兼容性、推理性能与资源占用、安全合规性，以及应对高频迭代的动态稳定

大模型APP的测试本质是“测试模型与应用的协同系统”，而传统APP是“测试代码实现的功能系统”。其核心区别在于：测试对象从“确定性代码”扩展到“概率性模型”，测试维度从“功能-性能”扩展到“推理质量-多模态协同”，测试流程从“版本固定”升级到“模型-应用双迭代适配”。模型推理的鲁棒性与质量、多模态交互的协同性、设备/系统/模型版本的兼容性、推理性能与资源占用、安全合规性，以及应对高频迭代的动态稳定

解决大模型APP的兼容性和稳定性问题，特别是iOS端的短板，需要系统性工程：从意识上重视客户端质量和用户体验，投入上加强测试特别是自动化建设，技术上优化架构、设计与实现，流程上落实质量左移和持续监控反馈。这是一个长期的投入过程，但对于提升产品竞争力、用户留存和品牌口碑至关重要。将模型能力的领先优势转化为用户端流畅稳定的体验，是大模型成功商业化的必经之路。

解决大模型APP的兼容性和稳定性问题，特别是iOS端的短板，需要系统性工程：从意识上重视客户端质量和用户体验，投入上加强测试特别是自动化建设，技术上优化架构、设计与实现，流程上落实质量左移和持续监控反馈。这是一个长期的投入过程，但对于提升产品竞争力、用户留存和品牌口碑至关重要。将模型能力的领先优势转化为用户端流畅稳定的体验，是大模型成功商业化的必经之路。

使用AirTest（UI操作）+Pytest（测试框架）+ddt（数据驱动）实现UI自动化测试，核心是通过让同一测试逻辑适配多组输入数据，同时利用Pytest管理用例生命周期和报告，用AirTest完成设备交互和UI操作。

创作类大模型APP的性能指标需紧密围绕“用户实时创作体验”设计，核心是**“快响应、低卡顿、稳运行、少耗电”响应速度、资源占用、稳定性、兼容性**四大核心维度，结合创作场景（短文案生成、长文本续写、多轮修改）定制性能指标，并明确阈值与测试场景。

创作类大模型APP的性能指标需紧密围绕“用户实时创作体验”设计，核心是**“快响应、低卡顿、稳运行、少耗电”响应速度、资源占用、稳定性、兼容性**四大核心维度，结合创作场景（短文案生成、长文本续写、多轮修改）定制性能指标，并明确阈值与测试场景。

核心目标：通过多智能体协作（CrewAI）+专业代码模型（DeepSeek），实现从需求文档到结构化测试用例的全流程自动化，提升复杂模块用例设计效率80%+通过CrewAI实现多智能体协作，结合DeepSeek的文本理解与生成能力，可构建“需求解析→用例生成→场景补全→质量校验”的全自动化流水线。该方案尤其适合业务复杂、迭代频繁的测试团队，是测试左移与智能化转型的关键实践。用例设计Agent生成基

每个能力维度下，需同时设计“量化指标（客观计算）”和“质性指标（主观评审）”，前者保障效率，后者覆盖模糊场景（如创造性）。核心指标定义示例表能力维度量化指标（计算方法+示例阈值）质性指标（评分标准+示例阈值）适用场景输入鲁棒性1. 异常输入容错率：极端输入（如10万字符）下无意义输出占比≤5%2. 追问率：模糊输入（如“怎么办”）时主动追问占比≥80%1. 异常输入处理合理性：5分制（1=崩溃，5

每个能力维度下，需同时设计“量化指标（客观计算）”和“质性指标（主观评审）”，前者保障效率，后者覆盖模糊场景（如创造性）。核心指标定义示例表能力维度量化指标（计算方法+示例阈值）质性指标（评分标准+示例阈值）适用场景输入鲁棒性1. 异常输入容错率：极端输入（如10万字符）下无意义输出占比≤5%2. 追问率：模糊输入（如“怎么办”）时主动追问占比≥80%1. 异常输入处理合理性：5分制（1=崩溃，5