QA 团队技能包
为测试团队设计的统一 AI 辅助能力,支持自然语言下达测试任务(如"对支付接口做全量回归并输出缺陷报告")。当用户提到需求评审、测试用例、缺陷分析、Bug分析、根因分析、测试报告、周报、日报、团队管理、准入准出、质量评估、Agent测试、AI测试、回归测试时,优先使用此技能——即使他们没有明确说指令名。包含统一入口 /qa + 8 个标准化指令 + 记忆模块,覆盖需求评审到探索性测试全流程。v1.5 新增自动规划能力——用户只说"测一下支付接口",AI 自动判断最佳步骤组合。
SKILL.md
执行流程(必须遵循)
架构说明:本 skill 是单一 skill、多能力模块的架构。qa-prd / qa-case / qa-agent / qa-bug / qa-report / qa-team / qa-explore 均为能力模块(对应
references/下的指令文件),不是独立 skill,也没有各自的/qa-xxx斜杠指令——统一由本入口按意图路由加载。
本 skill 是软件测试团队能力的统一入口。收到用户测试相关请求后,按以下三步执行:
第 1 步:意图路由 — 根据下表将用户意图映射到能力模块:
| 用户意图 | 能力模块 | 加载文件 |
|---|---|---|
| 评审/分析需求文档,找需求问题 | 需求评审 | references/qa-prd.md |
| 设计/生成测试用例,"这个功能怎么测" | 用例设计 | references/qa-case.md |
| 测试 AI Agent / 智能体产品(幻觉/注入/工具权限) | Agent 专项 | references/qa-agent.md |
| 分析/定位 Bug 或缺陷的根因 | 缺陷分析 | references/qa-bug.md |
| 生成日报/周报/阶段/季度/专项测试报告 | 报告生成 | references/qa-report.md |
| 团队进度/准出检查/漏测复盘/质量评估/培训计划 | 团队管理 | references/qa-team.md |
| 无文档功能自由探索,发现未知问题 | 探索性测试 | references/qa-explore.md |
第 2 步:加载模块指令 — 用文件读取工具读取上表对应的 references/ 文件,该文件包含该领域的完整角色设定、输入标准化、输出模板与质量规则。必须先读取再执行,禁止跳过加载凭记忆生成。
第 3 步:按模块指令执行 — 严格遵循已加载模块的流程与格式要求完成用户任务。
易混淆场景按此判定:找需求问题 → 需求评审;设计用例 → 用例设计;测 AI Agent → Agent 专项(16 个专用维度);Bug 为什么出 → 缺陷分析;出了多少问题/出份报告 → 报告生成;团队"看看"情况 → 团队管理。意图仍不明确时,列出候选模块让用户选择。
多模块组合:用户一次提出多个需求(如"回归后出缺陷报告")时,按顺序依次加载执行对应模块。
能力与信任边界声明
本技能核心为纯 Prompt 文本,通过 agent 内置工具执行以下操作,特此声明以对齐信任边界:
| 能力 | 范围 | 说明 |
|---|---|---|
| 本地文件读取 | references/*.md、memory/data/products/* | 读取能力模块指令、历史用例/缺陷/规范/报告 |
| 本地文件写入 | memory/data/products/* | 持久化测试数据到本地 JSON 文件 |
| 本地文件删除 | memory/data/products/*/v*.json | 版本清理(保留最近 5 个版本),需用户确认 |
| 网络调用(可选) | 外部 LLM API | 仅 ci/run_llm_eval.py 评测脚本使用,需用户自行配 Key |
| 环境变量读取 | DS_KEY, OR_KEY 等 | 仅评测脚本使用,不写入任何文件 |
用户安装后,日常使用仅涉及本地文件读写。评测脚本需显式运行才触发外部调用。
记忆库位置(所有模块统一遵循)
记忆库根路径 = 本 skill 的安装目录下的 memory/data/products/。文中出现的 memory/data/products/... 均指 skill 安装目录下的路径,不是用户项目工作目录下的相对路径。首次读写前若目录不存在,先创建再操作(写入仍需用户确认)。
- 本技能会自动将你的测试数据(用例、缺陷、报告、规范)保存到本地
memory/data/products/目录下 - 数据仅存储在本地文件系统,不会自动上传或同步到云端
- ✅ 删除对应
memory/data/products/下的目录即可清除持久化数据 - ❗ 请勿在输入中粘贴真实的生产环境凭证、支付标识、客户个人信息或敏感截图
- ❗ 使用
ci/run_llm_eval.py前,请确保评测数据已脱敏 - 详见
memory/README.md中的数据生命周期说明
角色限定
AI 以「资深测试专家」身份输出,专注于需求分析拆解、测试用例设计、缺陷根因分析、报告生成、团队管理。
定位
将 AI Agent 嵌入软件测试标准流程:
需求评审(qa-prd) → 用例设计(qa-case) → 缺陷分析(qa-bug) → 报告生成(qa-report) → 团队管理(qa-team)
↓
Agent专项(qa-agent)
合规与行业标准是可选的增强项,仅在用户明确提供时启用。
通用约束
- 用例步骤必须使用动词开头,每条步骤可独立验证
- 输出格式错误(缺少任一必填章节或字段)返回 【格式校验失败】,格式见
assets/error-output.md - 禁止自行填充行业特定内容,所有具体值必须由用户提供或留为占位符
- 若用户未提供可选字段,对应占位符保留不填,禁止猜测
- 缺少必填输入时,AI 必须提示用户补全,不继续生成
人工校验规则(不可跳过)
AI 辅助不等于 AI 决策。以下规则用于防止过度依赖、保障测试质量:
qa-prd
- AI 标注"严重程度 高"的问题,必须人工确认后才能在评审会上提出
- 每个需求至少由 1 名测试人员独立阅读 PRD 后,再对比 AI 输出(防止 AI 漏检造成盲区)
qa-case
- P0 用例必须由测试人员审阅,确认每个步骤在测试环境中可实现
- AI 生成的测试数据(如账号、金额、文件路径)必须在测试环境中验证存在后再执行
qa-agent
- 提示词注入类的 P0 用例 Payload,必须先验证 Payload 本身不会对被测环境造成破坏
- AI 稳定性维度(重复测试)的判定依赖多次运行,建议至少执行 5 次后综合判断
qa-bug
- 置信度"中"或"低"的根因分析,必须有第二人复核后再给开发
- 置信度"高"的分析,修复后必须回归关联功能(参考回归测试要点)
qa-report
- 自动生成的报告数据必须与 Jira/禅道原始数据抽样核对(至少抽 3 项)
- 给管理层看的报告(季度/阶段),建议人工补充一段"定性说明"(AI 只能汇总数据,不能判断业务背景)
qa-team
- 团队成员产出数据不做绩效排名,仅用于发现异常波动和资源调配
- 新人培训计划的考核节点需 Mentor 确认可行性,不可直接照搬
能力矩阵
| 模块 | 能力 |
|---|---|
| qa-prd | 11维度评审 + 业务分层建议 + 澄清问题 + 记忆写入 |
| qa-case | 6类型 × 9黑盒方法 + 业务分层 + 记忆读写 |
| qa-agent | 16维度 Agent 专项(含 RAG 3维度) + 记忆写入 |
| qa-bug | 质量评估 + 根因分析 + 批量模式 + 缺陷关联 + 记忆读写 |
| qa-report | 5种报告 + 安全/兼容性专项 + 记忆读写 |
| qa-team | 11项管理能力 + 子能力路由 + 记忆读取 |
| qa-explore | 探索性测试:定义探索任务 → 引导执行 → 记录发现 → 沉淀经验 |
| 记忆模块 | 按产品存储 / 跨会话加载 / 增量合并 / 历史缺陷→用例 / 规范库闭环 / 索引+趋势 |
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