AI驱动的车载测试平台

AutoForge 是一款面向汽车电子诊断测试的 Web 化工艺平台，旨在解决传统桌面工具封闭、手工转换 CAPL 代码低效、团队协作困难等痛点。平台基于 B/S 架构，后端采用 FastAPI 提供 REST API 服务，前端采用 Vue 3 构建响应式操作界面，底层集成CAPL引擎实现工程文件的解析与 CAPL 代码自动生成。核心功能覆盖测试项目的全生命周期管理：支持测试分组与用例的灵活编排、100+ 标准化步骤模板的拖拽式设计、公共步骤的复用与同步、DID/DTC/TP 地址等项目级配置的集中管理，以及一键生成符合 CANoe 执行规范的 .can 代码。平台创新性地引入 DeepSeek-Reasoner 大语言模型，提供步骤智能推荐、配置合规审查、自然语言转测试步骤等 AI 辅助能力，显著降低测试设计门槛。同时支持基线文件差异对比，实现项目迭代的变更追踪与质量审计。系统部署于工程师工作站即可通过局域网向全团队提供浏览器访问，无需额外安装客户端软件，有效推动诊断测试工艺的标准化与协同效率提升。

平台采用前后端分离的分层架构：前端以 Vue 3 + Vite + TypeScript 构建 SPA 单页应用，Naive UI 组件库保障交互一致性，Pinia 管理跨页面状态，通过 Axios 与后端 REST API 通信，同时封装 SSE（Server-Sent Events）实现 AI 审查流式输出与思考链实时展示。后端基于 FastAPI 框架，以模块化方式组织 project、testcase、generation、ai 等 6 个独立子包，通过 Pydantic 实现请求校验与序列化；引擎层复用工程文件的 SSOT 步骤注册表与 CAPL 发射器，实现 100+ 步骤类型的统一管理和代码自动生成。本人独立完成前后端全栈开发，交付 44 个 API 端点、10 个前端页面、17 项功能特性，覆盖项目配置、用例设计、公共步骤复用、CAPL 生成、基线对比及 AI 辅助全流程。主要难点包括：AI 模型选型中 DeepSeek-Reasoner 不支持 JSON Mode，通过移除 response_format 约束并精简 Prompt 适配推理链解决；步骤拖拽需跨越模板浏览器与步骤表格两个独立组件树，采用 HTML5 Drag & Drop API 结合 Pinia 共享状态实现跨组件通信；CommStep 引用同步要求在修改定义后联动更新所有引用处，通过在引擎层建立 CommStep 索引并在步骤渲染时实时解析引用实现。系统部署后经实际项目验证，DS10/DS19/DS22 等多组诊断服务可一键生成合规 CAPL 代码，AI 审查准确识别出 Sec1-Sec3 等关键 公共步骤中 9 个虚假步骤的 Ele ID 配置错误。