Cekura 面向语音智能体开发团队，提供自动化测试、故障诊断与自修复的平台，实现闭环优化。 热门评论 PH 用户Hey Product Hunt!我是 Sidhant，Cekura 的联合创始人今天我们要推出语音智能体的自我改进循环。修复语音智能体一直以来都零碎不堪。你的测试工具告诉你哪里失败了，你从 transcripts 里诊断问题，修补 prompt，重新运行，然后别的又坏了。工具能发现问题，但修复工作一直是人在各个工具之间来回奔走。Cekura 把这个循环收拢了。它运行数千次模拟通话，把所有失败归类，用通俗易懂的英文解释。Optimise Agent 把这些问题交给 Cekura Agent，或者你使用的任何编码智能体，比如 Claude Code、Codex 等等。它会复现每次失败，做出修改，然后重新运行直到全部通过，最后验证其他功能没有被破坏。你审查 diff。两条规则：修复之前必须先复现 bug，每次修复都在克隆环境中的模拟通话上验证，永远不会影响你的线上智能体。从今天起免费供所有人试用。我们会全天在评论区。如果想进一步聊，欢迎在这里预约时间。PH 用户语音智能体的根因诊断确实很难，因为失败会在多轮对话中叠加。如果它能够如此准确地追踪，单凭这一点就值得推荐。PH 用户让我眼前一亮的是每次修复后的回归扫查。我见过太多号称“自愈”的工具在修补旧 bug 的同时引入新问题。好奇它如何衡量某个修复是否真正适用于各种边缘情况。PH 用户当对话变得更复杂，或者用户有不同的说话风格时，Vocera 如何处理准确性和上下文？恭喜 @kabra_sidhant 和团队！PH 用户我被那些通过 QA 但上线后却失败的智能体坑过，因为测试场景太理想化了。我真心好奇它的模拟通话听起来有多逼真。PH 用户读到这个让我想起我的团队花了多少时间手动重现一个糟糕的通话，只为了找出哪里出了问题。光是自动化这一块就已经很了不起了。 热门产品Satvik Dixit2026-07-28原文 打开互动版
我是 Sidhant，Cekura 的联合创始人
今天我们要推出语音智能体的自我改进循环。
修复语音智能体一直以来都零碎不堪。你的测试工具告诉你哪里失败了，你从 transcripts 里诊断问题，修补 prompt，重新运行，然后别的又坏了。工具能发现问题，但修复工作一直是人在各个工具之间来回奔走。
Cekura 把这个循环收拢了。它运行数千次模拟通话，把所有失败归类，用通俗易懂的英文解释。Optimise Agent 把这些问题交给 Cekura Agent，或者你使用的任何编码智能体，比如 Claude Code、Codex 等等。它会复现每次失败，做出修改，然后重新运行直到全部通过，最后验证其他功能没有被破坏。你审查 diff。
两条规则：修复之前必须先复现 bug，每次修复都在克隆环境中的模拟通话上验证，永远不会影响你的线上智能体。
从今天起免费供所有人试用。我们会全天在评论区。如果想进一步聊，欢迎在这里预约时间。