🤖 QA-Agent-Workflow: 智能测试规范与用例格式化 Agent

基于大语言模型（LLM）与 RAG（检索增强生成）技术的自动化测试辅助智能体。将测试人员的“大白话”测试思路，秒级转化为格式极其严密的标准化测试用例。

🌟 项目亮点

• 多意图精准路由： 通过 LLM 节点前置意图识别，分离测试设计与闲聊需求。
• RAG 知识库增强： 挂载企业级测试规范与 P0/P1 定级标准，杜绝模型幻觉。
• 强制结构化输出： 利用强大的 Prompt Engineering，强制将非结构化输入转化为包含“前置条件、测试步骤、预期结果、优先级”的严谨 Markdown 结构。
• 零代码/低代码编排： 基于 Coze 平台搭建，支持快速迭代与多端（飞书/钉钉/API）发布。

📂 仓库目录结构

• Prompts/: 核心大模型的 System Prompts 备份。
• Knowledge_Base/: RAG 知识库脱敏测试模板样例。
• Architecture/: Agent 工作流架构图。
• main.py: 基于 Coze API 封装的本地调用脚本。

🖼️ 架构图与效果演示

🚀 业务价值

将手工用例的排版与格式化时间缩短 80%，有效避免因个人经验导致的漏测，统一团队测试产出规范。