AI+
** 就构建自动化测试而言，ATECLOUD 目前只比 LabVIEW 好用 99 倍；但是当你通过 MCP 打通 AI 之后，你可能会体验到100倍的爽快。**
ATECLOUD 让电子工程师无需学习软件开发即可构建自动化测试。 AI+ 把平台的开放能力交给大模型，让工程师彻底解放，只需用自然语言描述关键流程即可。 让AI来完成繁琐的搭建和调试工作。还包括非常耗费时间的报告模版编辑......
什么是 AI+
AI+ 的核心是 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）：一个让 AI 助手与外部系统通信的标准接口。
把 ATECLOUD 封装为 MCP 工具后，AI 助手（Claude、WorkBuddy、自研 Agent 等）就获得了直接操控测试平台的能力：
工程师（自然语言）
│ "帮我跑一下 DC-DC 方案，测完把不合格项整理成表格"
▼
AI 助手 ──MCP──► ATECLOUD 开放 API ──► 测试平台
▲ │
└────────── 结果解读 / 数据分析 / 报告 ◄──┘一句话总结：API 让程序能调 ATECLOUD，MCP 让 AI 会调 ATECLOUD。
AI 加持前后对比
| 环节 | 传统使用 ATECLOUD | AI + ATECLOUD |
|---|---|---|
| 发起测试 | 登录平台 → 找到方案 → 配置参数 → 点击运行 | 一句话："跑一下昨天的老化方案，样品号从 SN100 开始" |
| 查数据 | 进入测试记录页 → 筛选 → 导出 | "上周 3 号工位的 Fail 记录有哪些？" |
| 分析结果 | 导出数据 → Excel 手工透视 | "对比这批与上批的耐压值分布，给出结论" |
| 写报告 | 套模板生成 → 人工解读补充 | AI 自动生成结论摘要、异常归因与改进建议 |
| 异常排查 | 翻日志、看波形、凭经验 | AI 关联测试数据与仪器日志，辅助定位失败原因 |
典型场景
1. 自然语言测试调度
AI 通过「创建测试实例」「下发测试状态」等接口，按口头指令调度工位与方案，测试过程无需人工进平台操作。
2. 测试数据问答
AI 通过「获取所有记录」「获取所有数据」接口拉取数据，直接回答业务问题：合格率、CPK、批次对比、异常分布……不再需要先导表再算。
3. AI 报告与归因
测试完成后，AI 自动拉取记录与指标数据，结合指标规则生成结论性报告：不只是"哪些项 Fail 了"，还有"为什么 Fail、下一步查什么"。
4. 无人值守测试闭环
订阅接口推送测试事件 → AI 判断结果 → 自动决策（重测 / 换工位 / 告警通知）→ 调用接口执行。让"测试 → 判断 → 行动"的闭环全自动跑起来。
- WorkBuddy 中创建 ATECLOUD 技能 —— 四步装好 atecloud-flow-edit 技能（含完整操作视频）
- AI 构建测试流程 —— 实战演示：自然语言描述需求，AI 生成功放频率扫描流程
- AI 生成产品参数包 —— 一句话描述产品规格，AI 换算生成整套参数包
- AI 调试测试流程 —— AI 自动完成"读图→调试→定位→修复→验证"闭环
- AI 开发自定义算法 —— 自然语言描述算法思路，AI 设计公式、写代码、接入流程
- 开发者中心 —— API 接口与连接器开发
- API 快速开始 —— 三步接入
- 订阅与推送 —— 平台主动推送，AI 实时感知