平台的核心价值在于**“人机协作”**，它将测试工程师从繁琐、重复的用例编写工作中解放出来，让他们能更专注于复杂的测试策略、探索性测试和结果分析，从而显著提升测试团队的效率和测试覆盖的深度。
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一、核心功能模块
1. 分层级的项目与需求管理
平台提供了清晰的三层结构来管理测试资产，确保了所有测试活动的可追溯性：
- 被测系统 (System) : 顶层容器，用于管理公司内不同的产品线或大型项目，如“人力资源管理系统”。
- 功能模块 (Module) : 在系统之下，对功能进行逻辑划分，如“招聘管理”、“薪酬福利”等。
- 用户故事 (User Story) : 需求管理的最小单元。每个用户故事都包含详细的描述，并作为AI生成测试用例的唯一事实来源 (Single Source of Truth) 。
- 针对用户故事部分，也需要AI引导
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2. AI驱动的“Makers”一键生成矩阵
这是平台最具创新性的核心功能。在每个用户故事详情页，都提供了一个“AI用例生成器(Makers)”面板，内置了多个拥有不同专长的AI专家模型：
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独立与并行执行: 用户既可以单独调用任意一个AI专家来完成特定类型的测试设计，也可以通过复选框自由组合多个专家，实现并行生成，一次性获得多维度的测试用例。
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丰富的专家库:
- 正向路径专家: 自动分析用户故事，生成覆盖所有核心成功路径（Happy Path）的基础功能用例。
- 边界值分析师: 专注于数据输入的临界条件，系统性地生成边界值和无效等价类测试用例，确保系统的健壮性。
- 错误场景推演师: 模拟真实世界中的用户误操作、网络异常和并发冲突等，设计出富有经验和洞察力的异常场景用例。
- 状态机攻击手: 将业务流程抽象为状态机模型，攻击所有非法的状态转换路径，保障核心业务逻辑的严密性。
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智能的异步任务管理:
- 点击生成后，前端通过动态机器人动画清晰地展示每个AI专家的工作状态（工作中、成功、失败）。
- 任务在后台异步执行，完成后通过实时Toast提示向用户反馈结果。
3. 动态更新的中央测试用例库
- 自动导入与关联: AI专家生成并通过验证的测试用例，会自动导入到平台数据库，并与源用户故事进行关联。
- 实时DOM更新: 当前端接收到成功导入的信号后，会无需刷新页面，实时地将新的测试用例追加到列表中，提供了流畅、即时的用户体验。
- 结构化展示: 所有测试用例均以结构化的、可折叠的“手风琴”样式展示，包含了编号、标题、优先级、步骤、预期结果等所有标准字段。
4. 质量检查器 "Checkers" (未来规划)
9:18日 增加 测试数据注入专家
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平台预留了“AI质量检查器(Checkers)”的功能模块，旨在未来引入更多AI能力，例如：
- 用例质量评估: 自动检查已有用例的覆盖度、清晰度和可执行性。
- 需求一致性校验: 检查测试用例是否与最新的用户故事描述保持一致。
- 自动化脚本生成: (远期) 基于测试用例，尝试生成自动化测试脚本的初步框架。
二、系统特点
- 高效协同: 将人类测试专家的策略思考与AI强大的文本生成和逻辑分析能力相结合。
- 用户友好: 提供简洁、直观的Web界面，所有核心操作（如发起生成）都只需一键点击。
- 实时反馈: 通过流式API和前端动态效果，用户可以清晰地感知到后台任务的每一个进展。
- 高度可扩展: 无论是增加新的AI专家模型，还是集成自动化测试框架，模块化的设计都为未来的功能扩展提供了便利。
