48个专家级测试技能模块，覆盖测试全生命周期。让初级测试人员输出专家级测试用例。
AI测试工程师是一个面向 WorkBuddy 平台的测试全生命周期技能集，包含 7大阶段 × 48个核心模块，从需求分析到质量度量，覆盖测试工程师的完整工作流。
| 阶段 | 模块数 | 覆盖范围 |
|---|---|---|
| Phase 1 需求分析与测试策略 | 6 | 可测性分析、策略制定、范围优先级、风险识别、估算规划、需求评审 |
| Phase 2 测试设计方法 | 8 | 等价类、边界值、判定表、状态迁移、正交实验、场景法、组合测试、错误推测 |
| Phase 3 测试用例工程 | 8 | 功能/接口/性能/安全/兼容性/易用性用例、数据构造、用例评审 |
| Phase 4 AI协作测试 | 8 | AI生成用例/脚本/缺陷分析、智能回归、数据生成、NLP转换、覆盖率分析、报告 |
| Phase 5 自动化测试 | 6 | 框架搭建、UI自动化、接口自动化、CI/CD集成、脚本维护、执行调度 |
| Phase 6 测试执行与监控 | 6 | 环境管理、探索性测试、进度跟踪、缺陷管理、回归策略、风险监控 |
| Phase 7 质量度量与分析 | 6 | 覆盖率度量、缺陷趋势、效率度量、ISO 25010评估、ROI分析、仪表盘设计 |
ai-test-engineer/
├── SKILL.md # 编排入口 + 48模块快速索引
├── references/
│ ├── phase1-requirements.md # M01-M06 需求分析
│ ├── phase2-design-methods.md # M07-M14 测试设计
│ ├── phase3-testcase-engineering.md # M15-M22 用例工程
│ ├── phase4-ai-collaboration.md # M23-M30 AI协作
│ ├── phase5-automation.md # M31-M36 自动化
│ ├── phase6-execution.md # M37-M42 执行监控
│ └── phase7-quality-metrics.md # M43-M48 质量度量
├── scripts/
│ └── testcase_generator.py # 测试用例模板生成器
└── assets/templates/
├── quality_dashboard.html # 交互式质量仪表盘
└── testcase_template.csv # 标准8要素用例模板
- 8要素标准用例模板：编号/标题/前置条件/步骤/预期结果/测试数据/优先级/关联需求
- 测试设计五问法：每个设计决策经过5层追问
- AI增强三原则：AI是加速器、Prompt决定质量、增量验证
- 三级回归策略：冒烟→选择→全量
- ISO 25010质量模型：8维质量特性评估
- 交互式HTML仪表盘：实时质量可视化
将整个 ai-test-engineer/ 目录放入 WorkBuddy 的技能目录：
# 用户级安装（跨所有项目）
cp -r ai-test-engineer/ ~/.workbuddy/skills/
# 或项目级安装
cp -r ai-test-engineer/ .workbuddy/skills/安装后，在 WorkBuddy 对话中即可自动触发。示例：
- 「帮我设计登录功能的测试用例」
- 「分析这个API需求的可测性」
- 「用等价类和边界值设计接口测试」
- 「生成质量仪表盘报告」
MIT