2026年第11期｜D事业部分享《成果物点检智能体Review Master落地实践》

6 月 5 日，AI DAY邀请D事业部 AI Master C Yu 分享AI成果——V字流程成果自动点检工具 Review Master。该工具是针对汽车嵌入式项目人工评审耗时长、漏检多、标准不统一等痛点，推出的可复用代码生成智能体方案。

核心方案

1. 检查观点清单+成果物样例，自动生成独立可运行的Python评审脚本与标准化的HTML 检查报告，生成后脱离平台，除需要AI参与的检查观点外，无额外token消耗；

2. 系统自动区分四类检查规则，按需分配大模型、脚本、人工复核，节约无效算力；

3. 采用“磨合期 + 稳定期” 解耦架构，代码模块独立、扩展性强。

落地成效

在 UDS 测试设计书场景验证：10 份成果物、81 万单元格、25 项评审规则，人工评审需 16 小时，该工具辅助仅 5.05 小时，评审效率提升 78%。

使用与迭代规划

当前为本地 Skill 试点模式，后续将上架SDW 应用市场。分阶段拓展至所有V字流程中的成果物，远期跨事业部全面推广，升级为全流程管控子智能体。

落地方法论

不堆砌领域知识库，通过多项目提炼共性搭建通用框架；轻量化先行验证价值，按“快速生成—拓展场景—优化质量—降低成本”分步迭代。

核心观点

该工具将 AI 代码生成标准化、可控化，降低了落地试错成本；主动区分 AI 可处理与人工复核场景，理性控制算力投入；轻量化落地是中小团队 AI 落地务实路径。

共建机制

全事业部开放试点，各团队可对接分享人申请试用，同步反馈问题协同优化。