本研究提出了DrugPilot，一个基于LLM的推理代理，旨在解决药物发现中的数据处理和计算预测问题。DrugPilot显著提升了药物发现的自动化效率，任务完成率分别为98.0%、93.5%和64.0%。
数据驱动测试能提升测试覆盖率和自动化效率，但需注意数据质量、数据时效、测试案例设计和可扩展性等问题。通过建立数据治理、定期更新数据、优先设计测试案例和利用并行执行等方法，可以有效避免这些问题。其优点包括可重用性、可维护性、可扩展性和更高的测试覆盖率。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
