自动化软件测试解决方案领导者 Parasoft，发布了 Jtest 和 dotTEST 两款产品的 2025.2 版本。此次更新凭借AI技术实现了软件测试的重大突破。新版本新增三大核心能力：AI 驱动的静态分析违规自主修复、基于命令行（CLI）的自主单元测试生成，以及通过 MCP 服务器实现的 LLM（大语言模型）无缝集成。让CI/CD流水线从单纯的质量“把关者”，转变为主动参与代码优化的“助力者”。
01静态分析违规自主修复，大幅降低人工成本
新版本的Jtest 和 dotTEST能够在 CI/CD 流水线中自主完成静态分析违规的检测、修复及验证修复效果工作。这一功能彻底解放了开发团队，不用再耗费大量时间人工排查、修改代码。同时，工具会自动生成可用于审计的代码提交记录，确保代码符合行业规范、质量达标，让开发人员能集中精力搞创新研发。
Parasoft 研发高级总监 Nathan Jakubiak 表示：
全新的自主静态分析修复和单元测试生成功能，能让团队写出无漏洞、测试到位的代码，同时大幅度减少了人工投入。现在越来越多的团队用AI生成 代码，这套工具刚好能验证这些代码的质量，进一步减轻开发压力。
02命令行可生成测试用例
Jtest 内置的单元测试助手（Unit Test Assistant）现在可以通过命令行调用（CLI）访问，还能和 CI/CD 流水线集成。在代码构建过程中，它能自动为Java代码生成测试用例，确保了新增代码或未覆盖的代码都能得到测试。这意味着开发人员不用手动编写每一个测试用例，就能把代码质量管控自然融入日常开发流程。
03依托MCP服务器实现LLM无缝集成，优化工作流
新版本新增了模型上下文协议（MCP）服务器，能够让各类AI助手 和大语言模型直接访问 Parasoft 的测试规则、使用文档和分析结果。开发人员可通过他们习惯的 AI 助手，完成问题筛选、修复代码、自定义设置等操作，让问题解决流程更简洁高效。
04人机协同把控质量，兼顾效率与安全
Parasoft始终坚持“人机协同”模式，开发、工程和质量检测人员拥有最终决策权。所有由AI生成的代码修复方案和测试用例，都必须经过人工审核批准后，才能整合到核心代码库中。这种方式既保证了技术创新的透明度和可信度，又能借助自动化提升质量管控效率，避免潜在风险。
