摘要：“我看了一眼手表，心率已经飙到130+。”AICT 团队成员回忆起那一刻，忍不住笑出声。那是一个在赛场上燃尽所有之后的释放时刻——有人击掌欢呼，有人眼眶泛红，更多的，是沉甸甸的幸福感。

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那个瞬间，心跳130+

微软开发者挑战赛的冠军时刻，总是来得突然，却又充满厚重。

这个瞬间，是对过去数周日日夜夜努力的最好注解：所有的加班、沟通、争论、重构，终于赢来了属于他们的高光时刻。

“放回海里的鱼”：最难的是协调时间

这是一场从海选、资格赛、半决赛一路披荆斩棘走到决赛的硬仗。

说起最艰难的阶段，成员们异口同声地表示：“是整个过程。”“每个阶段的挑战都不一样，海选时担心创意是否有说服力；资格赛时开始精细打磨；到了决赛阶段，最大的问题反而是如何协调本就捉襟见肘的时间。”

团队成员打趣道：“我们每天都会定个时间开会，但是会议一结束大家就像鱼儿回到了海里，再也抓不住了。”在工作、学习与黑客松比赛之间找到平衡，是对每位成员的极限考验。但也正是这种自驱力，让他们最终打造出一个可落地、具有闭环能力的 AI 项目——TestCortex，基于微软 Azure 的测试数字员工解决方案。

技术亮点：20% + 25% 的“精准跃进”

TestCortex 这个冠军项目，凭借极具落地性的 AI 能力征服了一众评委。

TestCortex 架构概览

作品瞄准的是软件研发中的“测试”环节，一个经常被低估但却至关重要的领域。他们的核心创新，围绕两个关键词展开：Agentic 检索策略与 GitHub 闭环集成。

解决方案概述

Agentic 检索策略

为了解决上下文检索精度不足的问题，团队设计了一套能动态路由的多元知识库系统。复杂查询被拆解后，可根据需求跳转至不同知识域，并在后续持续优化。效果立竿见影——测试用例生成准确率提升了 20%，边界场景覆盖率提升了25%，保证最终测试用例覆盖度达 95%以上。

GitHub 闭环集成

团队利用 GitHub Issues 与 Copilot Extension 构建了一个覆盖开发、测试、反馈的完整链路，使 AI 能力真正嵌入工作流，形成闭环。

这些深度技术亮点的打磨，也离不开微软技术老师的指导：“不仅要展现业务价值，也要体现技术深度。”

从测试走向商业：未被填满的蓝海

AICT 的目光，不止聚焦于比赛。“AI 测试工具不缺，但打通‘测试 - 开发’闭环的 AI 方案，市场上几乎还没有。”团队成员表示，他们看到了 AI 在测试生成、回归测试、质量预测等环节的巨大潜力，并计划依托微软生态持续打磨产品，推动从公司内部试点走向行业推广，最终实现商业化落地。

AICT 的下一步规划已经明确：在现有成果基础上，融合 BI 工具做质量预测，基于微软 Azure 打造数据自驱的生态底座。同时，这次大赛也成为他们了解行业、交互学习的重要契机——不仅打磨了产品、精进了技术，也拓宽了视野，认识了更多志同道合的伙伴。“未来我们还会继续参加类似的比赛，一方面检验自身技术，一方面也持续学习，拓宽在 AI 开发上的边界。”

从担心方案不够新颖，到用技术实力打动评委；从协调爆满的时间表，到高效协作实现闭环交付；从一个测试环节的小切口，到一整条 AI 开发的闭环链路，这支冠军团队走出的不仅是一次 AI 项目之旅，更是一次团队成长与技术突破的闭环。

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来源：opendotnet