QApilot's CoWork QApilot's CoWork是一款利用AI规划将测试用例转化为移动自动化的工具，帮助质量工程团队三倍提升自动化效率。 热门评论 PH 用户Hey 大家好，我是 QApilot 的 Charan。每个 QA 团队都知道自己想测什么。"登录、加商品到购物车、检查订单确认。"说出来十秒钟。然后团队花六个月把这句话变成机器能跑的东西：step definitions、selectors、自动化胶水、每个 UI 变动就挂的脆弱脚本。意图从来不是难点。执行层才是那座税。CoWork 接收你现有的自然语言或 BDD 测试用例，把它们转成结构化的 BDD/Gherkin 上下文，构建执行计划，然后在真实移动设备上跑测试。当 App 行为不一样时——比如标签变了、弹窗出现了、流程中断了——CoWork 会重新规划并在继续前请求人工批准。当它需要输入时（比如 OTP），它会暂停而不是瞎猜。如果无法继续，它会诚实报失败而不是假装通过。适合谁：QA 负责人、SDET、移动工程团队、以及有现成测试用例但发布前执行覆盖率低的产品团队。常见使用场景：回归测试、发布就绪检查、结账/登录流程、重度 OTP 的操作路径、经常出问题的 App 流程，以及想减少人工执行又不想从头重写的团队。CoWork 的不同之处在于平衡：AI 执行可以快的地方快，需要判断的地方由人控制。如果你跑移动测试，我真的很想听听你的看法。在这里试试：https://qapilot.io/product/cowork感谢大家参与发布。我会全天在帖子里读每一条评论。-- Charan Tej, Product Guy @QApilot's CoWorkPH 用户Hi 大家好！我是 QApilot 的 Aakash。我是 CoWork 的开发者之一，终于能分享我们在做的东西，真的很兴奋！CoWork 帮助 AI 和人类协同工作，让测试自动化更可靠，而不是追求全自动化。今天在 Product Hunt 上希望得到大家的支持，也很想听听你们的看法。谢谢关注！PH 用户Hey 各位，今天发布很激动，我是 CoWork 团队的一员。很想听听你们的想法。我会全天泡在帖子里，读大家的反馈并回复。PH 用户Hey 朋友们！我是 CoWork 的开发者之一。CoWork 源于一个简单的痛点：测试用例到处都是，AI 很强大但不可靠，人类最终还是要再检查一遍。所以我们想——为什么不做个系统让 AI 和人类真正 CoWork（协作）呢？我们做了这些：1. 从你维护测试用例的任何地方导入（是的，乱糟糟的现实）2. 用 AI 生成并执行，但智能判断什么时候该让人类介入3. 把验证工作量降到最低，而不是假装它不存在我们不想走极端——要么死板规则，要么盲目信任 LLM。CoWork 是我们尝试的混合系统，在合适的时机选合适的策略。如果这让你好奇（或怀疑），来跟我们聊聊。哪些地方你觉得有用？哪些地方多余？哪些地方你还不放心交给它？⟪NL⟲告诉我们这在哪会翻车，我们很乐意展示是怎么考虑的。我们来 CoWork，让它真有用，不只是"听起来 AI"。PH 用户Hey 开发者们 👋我是 CoWork 的开发者之一！我们做了 CoWork——一个 AI 智能体，能够逐步驱动真实移动 App，规划每个操作、读取屏幕、并在流程偏离时自适应。我们一直撞同一堵墙：布局一变，移动自动化就崩。所以我们想要一个真正能看见并理解屏幕的东西，而不是依赖脆弱的脚本。很希望得到你们的反馈和支持。在评论区留下你的想法/问题，我们会有人回复！PH 用户无论这个市场上有多少工具，我们仍然需要更多工具来解决像移动应用测试这样的老大难问题。感谢CoWork提供了解决方案。希望更多人采用这个工具。 热门产品Charan Tej Kammara2026-06-27原文 打开互动版
每个 QA 团队都知道自己想测什么。"登录、加商品到购物车、检查订单确认。"说出来十秒钟。然后团队花六个月把这句话变成机器能跑的东西：step definitions、selectors、自动化胶水、每个 UI 变动就挂的脆弱脚本。
意图从来不是难点。执行层才是那座税。
CoWork 接收你现有的自然语言或 BDD 测试用例，把它们转成结构化的 BDD/Gherkin 上下文，构建执行计划，然后在真实移动设备上跑测试。
当 App 行为不一样时——比如标签变了、弹窗出现了、流程中断了——CoWork 会重新规划并在继续前请求人工批准。当它需要输入时（比如 OTP），它会暂停而不是瞎猜。如果无法继续，它会诚实报失败而不是假装通过。
适合谁：QA 负责人、SDET、移动工程团队、以及有现成测试用例但发布前执行覆盖率低的产品团队。
常见使用场景：回归测试、发布就绪检查、结账/登录流程、重度 OTP 的操作路径、经常出问题的 App 流程，以及想减少人工执行又不想从头重写的团队。
CoWork 的不同之处在于平衡：AI 执行可以快的地方快，需要判断的地方由人控制。
如果你跑移动测试，我真的很想听听你的看法。在这里试试：https://qapilot.io/product/cowork
感谢大家参与发布。我会全天在帖子里读每一条评论。
-- Charan Tej, Product Guy @QApilot's CoWork
我是 CoWork 的开发者之一，终于能分享我们在做的东西，真的很兴奋！
CoWork 帮助 AI 和人类协同工作，让测试自动化更可靠，而不是追求全自动化。今天在 Product Hunt 上希望得到大家的支持，也很想听听你们的看法。谢谢关注！
今天发布很激动，我是 CoWork 团队的一员。很想听听你们的想法。
我会全天泡在帖子里，读大家的反馈并回复。
CoWork 源于一个简单的痛点：测试用例到处都是，AI 很强大但不可靠，人类最终还是要再检查一遍。所以我们想——为什么不做个系统让 AI 和人类真正 CoWork（协作）呢？
我们做了这些：
1. 从你维护测试用例的任何地方导入（是的，乱糟糟的现实）
2. 用 AI 生成并执行，但智能判断什么时候该让人类介入
3. 把验证工作量降到最低，而不是假装它不存在
我们不想走极端——要么死板规则，要么盲目信任 LLM。CoWork 是我们尝试的混合系统，在合适的时机选合适的策略。
如果这让你好奇（或怀疑），来跟我们聊聊。
哪些地方你觉得有用？哪些地方多余？哪些地方你还不放心交给它？⟪NL⟲告诉我们这在哪会翻车，我们很乐意展示是怎么考虑的。
我们来 CoWork，让它真有用，不只是"听起来 AI"。
我是 CoWork 的开发者之一！
我们做了 CoWork——一个 AI 智能体，能够逐步驱动真实移动 App，规划每个操作、读取屏幕、并在流程偏离时自适应。
我们一直撞同一堵墙：布局一变，移动自动化就崩。所以我们想要一个真正能看见并理解屏幕的东西，而不是依赖脆弱的脚本。
很希望得到你们的反馈和支持。在评论区留下你的想法/问题，我们会有人回复！